Bed net use and associated factors in a rice farming community in Central Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of insecticide-treated nets (ITNs) continues to offer potential strategy for malaria prevention in endemic areas. However their effectiveness, sustainability and massive scale up remain a factor of socio-economic and cultural variables of the local community which are indispensable during design and implementation stages. METHODS: An ethnographic household survey was conducted in four study villages which were purposefully selected to represent socio-economic and geographical diversity. In total, 400 households were randomly selected from the four study villages. Quantitative and qualitative information of the respondents were collected by use of semi-structured questionnaires and focus group discussions. RESULTS: Malaria was reported the most frequently occurring disease in the area (93%) and its aetiology was attributed to other non-biomedical causes like stagnant water (16%), and long rains (13%). Factors which significantly caused variation in bed net use were occupant relationship to household head (chi2 = 105.705; df 14; P = 0.000), Age (chi2 = 74.483; df 14; P = 0.000), village (chi2 = 150.325; df 6; P = 0.000), occupation (chi2 = 7.955; df 3; P = 0.047), gender (chi2 = 4.254; df 1; P = 0.039) and education levels of the household head or spouse (chi2 = 33.622; df 6; P = 0.000). The same variables determined access and conditions of bed nets at household level. Protection against mosquito bite (95%) was the main reason cited for using bed nets in most households while protection against malaria came second (54%). Colour, shape and affordability were some of the key potential factors which determined choice, use and acceptance of bed nets in the study area. CONCLUSION: The study highlights potential social and economic variables important for effective and sustainable implementation of bed nets-related programmes in Sub-Saharan Africa.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».