Knowledge and Attitudes of Health Care Providers and the Population about Rabies in Sokone Health District, Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Rabies is still a deadly disease, but it is 100% preventable through vaccination. In 2016, Senegal notified 1214 cases of dog bites. In the same year, the district of Sokone recorded 50 cases of dog bites, of which 31.2% of the cases were notified in the region of Fatick. The objective of this study is to assess the level of knowledge, attitudes and practices of communities and healthcare providers when faced with a case of exposure to rabies in Sokone health district. This quantitative estimation study is of a descriptive cross-sectional type, which took place during the third quarter of 2017. It targeted the community and health care providers in the Sokone health district. Three-stage cluster sampling was carried out in the community. The recruitment of healthcare providers has been comprehensive. A questionnaire was administered to the community in the form of individual interviews and another questionnaire was sent to health care providers in the form of self-administration. Knowledge, attitude and practice rating grids were developed for the two categories of interviewees. Data entry and analysis was done with Epi Info 3.5.3 software and R 3.3.1. Out of 813 community members surveyed, 6.8% had already been bitten by an animal. A good level of knowledge about rabies was found in 22.4% of the community members. The attitude to a bite was correct for 94.1%. Of the 38 healthcare providers surveyed, only 5.6% had a good understanding of rabies. No provider knew the indications for rabies vaccination and the post-exposure vaccination schedule. In the Sokone health district, communities knew little about rabies. Healthcare providers who are supposed to inform and supervise them in the fight against rabies know less about it. Strengthening the skills of healthcare staff in dealing with bites exposing them to rabies is of urgency in the Sokone health district.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».