Association among ecological and behavioural attributes, dengue vector and disease control: a cross-sectional study of the city of Dhaka, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examines vector density, the prevailing knowledge, awareness, attitudes and practice (KAAP) of community members regarding dengue disease and their willingness to pay (WTP) for vector control in Dhaka, Bangladesh. METHODS: A population-based, cross-sectional study design was followed: (i) an entomological survey was carried out in 727 randomly selected households in 12 wards, representing four urban ecological zones and (ii) a survey of 330 household heads was conducted to study their KAAP. The χ2 test and multinomial logistic regression (MLR) were applied to investigate factors associated with WTP and other variables. RESULTS: The Stegomyia indices significantly vary among the urban zones, revealing that the paved and built areas with concentrated public/commercial services have the highest mosquito density. Most respondents (93.9%) knew about dengue and its severity (90.3%); however, many of them were unaware (79.3%) about the types of mosquitoes causing dengue. MLR modelling reveals that average spending per month for mosquito control, household income and knowledge about the effects of land use and seasonality on dengue were significantly associated with the WTP for controlling the dengue vector. CONCLUSIONS: Concerted efforts should be made to increase awareness about dengue transmission and develop community-based sustainable dengue vector control programmes involving both the public and private sectors.
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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 ».