The Deadly Trio of Malaria, Pneumonia and Diarrhea: Assessing Community Knowledge Gaps and Beliefs within Integrated Community Case Management (iCCM) Practice in a Nigerian State
Notice bibliographique
Résumé
The trio of Integrated Community Case Management (iCCM) target conditions, malaria, pneumonia and diarrhea, constitute a devastating global disease burden killing over 1 million under-5 children annually. Nigeria accounts for almost 15% of global under-5 mortality. The World Health Organization is promoting iCCM in resource-constrained societies. Therefore, this study assesses the knowledge of community members on iCCM target conditions. Health belief model serves as a theoretical guide for the study, which was conducted in three purposively selected Local Government Areas in Sokoto State, Nigeria. The study found that there are still some significant misconceptions despite the high prevalence of these diseases. About one-quarter of the respondents did not believe any of the diseases could kill a child. Socio-demographic variables have a significant effect on the knowledge gaps constituting barriers to the uptake of iCCM services. Despite the high usage of insecticide-treated bed-net, 68.9% of the respondents disclosed perceived malaria within the last 30 days preceding the survey. In all, 85.4% of the respondents have some religious barriers to attending health facilities. The study concluded that the diseases’ misconceptions limit the uptake of iCCM services where available. Therefore, knowledge of community members on iCCM needs to be improved.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».