1666. Community Beliefs about Ebola and Implications for Disease Control in Eastern Democratic Republic of the Congo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The current Ebola epidemic in Eastern Democratic Republic of the Congo (DRC) has surpassed 1,300 cases and 800 deaths. Social resistance is a major barrier to control efforts, and invites an exploration of community beliefs around Ebola and its origins. Methods Mixed-methods study, using focus group discussions (FGDs) with key community informants and a 19-item survey questionnaire broadly sampling the outbreak zone. Results Between 4 to 17 August, 2018, we conducted 4 FGDs (20 participants) and surveyed 286 community members across Eastern DRC. FGDs revealed a widespread rumor in Mangina early in the epidemic of two twins bewitched by their aunt after eating her cat, who developed bleeding symptoms and triggered the epidemic. However, this myth appeared to dissipate as the epidemic progressed and biomedical transmission became generally accepted (medical syncretism). In our survey, 6% of respondents endorsed supernatural origins of Ebola. This subgroup did not differ from other respondents in terms of knowledge of biomedical modes of transmission or resistant attitudes toward infection control measures, but was more likely to believe that traditional healers could cure Ebola. Wild animals of the forest were recognized as sources of the Ebola virus by 53% of survey respondents. Our findings suggest that skepticism and/or denial of the biomedical discourse, coupled with and mistrust and fear of ETUs may fuel “underground” transmission of Ebola outside western-style medical facilities, as patients seek care from traditional healers, who are ill-equipped to deal with a highly contagious biohazard. Conclusion A deeper understanding of beliefs around Ebola origins may illuminate strategies to engage communities in control efforts. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,000 | 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 ».