Knowledge of Malaria and Preventive Measures among Pregnant Women Attending Antenatal Clinics in a Rural Local Government Area in Southwestern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study determined the level of knowledge of malaria and preventive measures among pregnant women and its influence on the uptake of preventive measures. METHODS: A cross-sectional survey was carried out among 209 participants selected from pregnant women attending antenatal clinics in primary healthcare centres in Irepodun/Ifelodun, a local government area in Ekiti state, Nigeria. RESULTS: Knowledge of malaria was found to be very good, average and poor among two (1.0%), 165 (78.9%) and 42 (20.1%) respondents, respectively. Of the 109 (52.2%) respondents who had heard about intermittent preventive treatment, eight (7.3%) scored "very good" on knowledge, while 53 (48.6%) and 48 (44.1%) scored "average" and "poor," respectively. Of the 144 (68.9%) respondents who had heard about insecticide-treated nets, 95 (66.0%) scored "good" on knowledge, while 49 (34.0%) scored "poor." Factors that significantly influenced knowledge about malaria were occupation, level of education, months at first appearance at antenatal clinic and transportation cost. Knowledge significantly influenced uptake of insecticide-treated nets and intermittent preventive treatment in pregnancy ( p < .05). CONCLUSION: There is a need to intensify efforts to provide health education on malaria and preventive measures as well as to encourage preventive practices among pregnant women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».