Mind the gap: scaling up the utilization of insecticide treated mosquito nets using a knowledge translation model in Isingiro district, rural south western Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Background: The phenomenon of Knowledge Translation (KT) is a key intervention towards bridging the ‘know–do’ gap. We conducted a KT initiative in Isingiro district to positively change attitude and improve on the uptake of Insecticide Treated Mosquito Nets (ITNs) as a malaria prevention strategy.Methods: This was a community based interactive initiative that was carried out within the seventeen administrative units of Isingiro district using varied dissemination activities, namely: health talks; drama activities, and the sharing of ITNs success stories.Results: We reached out to 34 dissemination groups, comprising communal gathering, religious crusades, open markets, secondary schools, and district administration. In addition, we spot-visited 46 households to ascertain the physical presence of ITNs, and their appropriate use. The major intervention was improved knowledge base of malaria causation and prevention strategies. The indicators for improved knowledge were hinged on the five-interventions, namely: (a) communal sensitization on malaria to provide, (b) monitoring and support of selected households, (c) emphasis of ITN use as a malaria prevention strategy, (d) promotion of care for ITNs, and (e) promotion of ITN use. In all, the major output was improved knowledge base of malaria causation and prevention strategies by providing accurate information to redress the myths and misconceptions related to malaria and ITNs use.Conclusion: This undertaking describes a consolidated community intervention to promote ITN utilization. It is plausible that this intervention positively enhances and promotes uptake and utilization of ITNs.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».