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Enregistrement W2981866290 · doi:10.18203/2320-6012.ijrms20194991

Knowledge of anganwadi workers about integrated child development services: a study in Sitamarhi district of Bihar, India

2019· article· en· W2981866290 sur OpenAlexfundno aff
Ravi Ranjan, Munmee Das, Shubhabrata Das

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research in Medical Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Indigenous Peoples' Health
Mots-clésMedicineFamily medicineKnowledge levelCross-sectional studyDescriptive statisticsPsychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The anganwadi worker (AWW) is the backbone of integrated child development services (ICDS) for delivering the services of the program. Being a key functionary, her level of knowledge regarding various components of ICDS is linked to the ultimate outcome of the ICDS program. Thus, this study was aimed to assess the level of knowledge among AWW regarding services of ICDS.Methods: This was a cross sectional study in which level of knowledge regarding ICDS among anganwadi worker was assessed using structured questionnaire. The primary outcome of the study is the knowledge of AWW about ICDS component services. Descriptive statistics was presented as frequency and percentage for categorical variable. The knowledge of AWW was assessed by knowledge score made under all the themes of the questionnaire and was presented as mean and median score. Analysis was done in STATA version 14.2.Results: Nearly 55% of the respondents were not aware about ICDS services. Whereas majority had knowledge on growth monitoring and immunization respectively, above the median score, only 39% of AWW had knowledge on nutritional supplementation above median score. The variables such as education level and training of AWW showed significant association with the knowledge of ICDS components.Conclusions: There is need for improving knowledge and awareness about various ICDS components and the training quality provided to AWWs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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