<p>Assessment of the Knowledge, Attitude and Practices of Nurses and Midwives Working at Antenatal Clinics in the Southern Province of Rwanda on Periodontal Diseases: A Cross-Sectional Survey</p>
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Oral health is considered an important component of general health; the mouth cannot be considered in isolation from the rest of the body. Studies indicate an association between periodontitis and preterm and lowbirth weight outcomes. One of the opportunities to improve the oral health care of pregnant women during antenatal care consultations is through collaboration with nurses and midwives. It can be of importance if nurses/midwives are equipped with the right knowledge, attitude and practices regarding oral health. Therefore, this study assessed the existing knowledge, attitude and practices of nurse/midwives working in antenatal clinics in 12 selected health facilities in the Southern Province of Rwanda on periodontal diseases. Patients and Methods: A descriptive cross-sectional study was done on 79 nurses and midwives working at antenatal care clinics and maternity wards. An ANOVA test was used to compare knowledge, attitude and practices mean scores of nurses/midwives about periodontal diseases and their management. A correlation test was also used to ascertain the relationship among knowledge, attitude, practices and other continuous variables. Results: The average age of nurses/midwives was M=33.57, SD=6.1. Nurses had limited knowledge about oral health of pregnant women and had some misunderstandings about oral health, although they had good attitudes. Age, length of service as a nurse or midwife and length of service in antenatal care had no effect on the knowledge, practice and attitude scores of the nurses/midwives. The ANOVA test did not find any significant difference in means for knowledge, attitude, practice and education level ( p =0.69, 0.93, 0.27), respectively. Conclusion: Although nurses/midwives have good attitude regarding the management of periodontal diseases of pregnant women, their knowledge is insufficient and it is highly recommended that oral diseases can be included in their curriculum so that they can be in the best position to advise/screen for periodontal diseases during pregnancy. Keywords: knowledge, attitude, practice, oral health, pregnancy
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».