A before and after cross-sectional analysis of a public health campaign to increase kidney health awareness in a Canadian province
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) has a major impact on patient health and health system resources. The prevalence of kidney disease is increasing, with Manitoba being one of the provinces in Canada with the highest per capita rate of CKD and end stage renal disease (Anonymous, Canadian organ replacement register annual report: treatment of end-stage organ failure in Canada, 2001-2010, 2011). In 2011, a public health campaign to promote kidney health, by increasing awareness of CKD and its risk factors, was created to target high-risk individuals such as First Nations and those with hypertension and diabetes in urban and rural/remote Manitoba. In this study, we aimed to determine the effectiveness of this public health campaign on increasing the awareness of CKD. METHODS: Our public health campaign ran in March 2011, and employed a multifaceted approach with radio, television, internet, and print advertisements. Campaign awareness and understanding of the public health message were assessed with a telephone omnibus survey of randomly selected individuals with a Manitoba area code during February and April 2011. A before and after cross-sectional analysis was utilized to measure the effect of exposure to the campaign in telephone respondents. RESULTS: 1606 individuals participated in the survey (804 pre and 802 post). Overall awareness of the campaign messaging increased from 7% pre campaign to 25% in the post campaign period. Approximately two-thirds of respondents correctly identified a main theme message of the campaign. Awareness improved across most subgroups surveyed aside from those with lower education and income. CONCLUSIONS: Our study demonstrates the effective reach of our campaign and its relative effectiveness at raising awareness of chronic kidney disease and its risk factors.
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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 | 0,040 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».