Health workers’ knowledge of zoonotic diseases in an endemic region of Western Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Many factors, including lack of knowledge, influence diagnosis and reporting of disease in Sub-Saharan Africa. Health Care workers (HCWs) are in constant interaction with communities and play an important role in the prevention, diagnosis and treatment of infectious diseases, including zoonoses. We determined knowledge of HCWs regarding cause, vector, transmission, diagnosis and clinical symptoms of five zoonotic diseases: anthrax, brucellosis, rabies as well as Ebola and marburg haemorrhagic fevers in endemic western Uganda. This was a descriptive cross-sectional study among HCWs based at health centres in and around Queen Elizabeth Conservation Area, Western Uganda. A self-administered questionnaire was used to measure knowledge of these five most common zoonoses recently recorded in the area. Data were captured as true if the responses were correct or false if incorrect. Analyses were in STATA and inferential statistics by cross-tabulation, and a chi-square P-value of less than 0.05 was considered significant. A majority (114/140; 81.4%) of the respondents had heard about zoonoses. The most accurately identified zoonoses were anthrax (128/140; 91.4%) closely followed by rabies (126/140; 90%), while only 21 (15%) respondents knew that cryptosporidiosis was zoonotic. Up to 20% (28/140) and 12.8% (18/140) thought that malaria and HIV, respectively, were zoonotic. There was poor overall knowledge of the endemic diseases brucellosis among all the participants, where only 1.4% (2/140) knew its causative agent, clinical symptoms and transmission. There was a total lack of knowledge (0%) about anthrax and Ebola whereby none of the 140 HCWs knew all the three above aspects required to be knowledgeable for each of the two diseases. Generally, there was poor knowledge of the five zoonoses. We recommend that medical curricula incorporate training on zoonotic and other emerging diseases, and continuing medical education regarding zoonoses should be designed for the HCWs practicing in hotspot zones.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».