Knowledge, behaviour and attitudes towards Chagas disease among the Bolivian migrant population living in Japan: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate the knowledge, behaviour and attitudes towards Chagas disease (CD) among Latin American migrants in Japan and to evaluate the effectiveness of an educational activity (EA) in increasing knowledge of CD. DESIGN: A cross-sectional, mixed-methods study employing a preknowledge and postknowledge test and focus group discussion, conducted from March 2018 to June 2018. PARTICIPANTS: Seventy-two participants were included, all born in Bolivia and residents in four Japanese cities. Fifty-nine of them participated in the EA. INTERVENTIONS: The EA comprised showing three videos about CD and a group discussion covering different dimensions of CD and was evaluated with questionnaires to analyse the knowledge of the participants before and after. RESULTS: Seventy-two participants were enrolled, predominantly from highly endemic CD areas of Bolivia. Though most participants were familiar with vector-borne transmission, epidemiology and symptomatology of CD, the baseline knowledge of CD was low. Less than 10% of them had been tested prior for CD. The dominant factors associated with better knowledge were living in Japan for more than 10 years (OR=8.42, 95% CI 1.56 to 48.62) and previously testing for CD (OR=11.32; 95% CI 1.52 to 105.9). The EA significantly improved the CD knowledge of the participants (p value <0.0001; 95% CI 2.32 to 3.84). The participants associated the term 'Chagas' mostly with fear and concern. The level of stigmatisation was low, in contrast to the results of other studies. The barriers encountered in care-seeking behaviour were language, the migration process and difficulties to access the healthcare system. CONCLUSION: EA with an integrative approach is useful to increase the knowledge of CD within the Bolivian migrant population living in Japan. The activity brings the possibility to explore not only the level of knowledge but also to reveal experiences and to understand the needs of the people at risk. Considering them as actors towards healthcare solutions could lead to better outcomes for the success of future policies and interventions aimed to decrease the global burden.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».