Association of Socio-demographic Attributes with Mothers Knowledge regarding Childhood Diarrhea
Notice bibliographique
Résumé
Background: Childhood diarrheal diseases have a major impact on morbidity and mortality and these deaths are due to dehydration and mismanagement or delayed management of the disease. The mothers’ knowledge in management of diarrhea is likely related to its mortality and morbidity. The study aimed to determine the association between socio demographic attributes and mother’s knowledge on childhood diarrhea. Materials and Methods: In this cross sectional analytic study, 170 mothers who had at least one child aged below five years old were selected purposively from the out-patient department of ICDDR,B, Dhaka. Data were collected using a structured questionnaire by face to face interview. The level of knowledge was categorized as poor, average and good. Univariate and bivariate analysis were done with level of significance P<0.05. Results: The mean age of the respondents was 27 (SD=±5.6) years. Among them 46.5% were educated up to primary level and 47% had average monthly income between 5001 and 10000 taka. In the case of accessibility to mass media, 20% were found who never watch TV, 75.9% participants were found who never listen to radio, and 87.6% were found who never read newspaper. Despite the level of average knowledge was 59.5% but the proportion of the level of good knowledge was 17% among the respondents. Socio-demographic characteristics such as age, education and income (p<0.001) were significantly associated with mothers knowledge. Conclusion: The mothers had inadequate knowledge about diarrhea and their socio-demographic parameters are strongly associated with mother’s knowledge regarding diarrhea.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».