Bed net use and associated factors in a rice farming community in Central Kenya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle