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Enregistrement W3130454735 · doi:10.1371/journal.pntd.0009166

Indigenous knowledge of Rift Valley Fever among Somali nomadic pastoralists and its implications on public health delivery approaches in Ijara sub-County, North Eastern Kenya

2021· article· en· W3130454735 sur OpenAlexfundno aff
Geoffrey Otieno Muga, Washington Onyango‐Ouma, Rosemary Sang, Hippolyte Affognon

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésRift Valley feverSomaliPastoralismPublic healthGeographyEnvironmental healthSocioeconomicsIndigenousOutbreakMedicineEnvironmental protectionLivestockEcologyVirologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rift Valley Fever (RVF) is a zoonotic disease whose outbreak results in heavy economic and public health burdens. In East Africa, RVF is mainly experienced in arid and semi-arid areas predominantly inhabited by the pastoralists. These areas experience sudden, dramatic epidemics of the disease at intervals of approximately 10 years, associated with widespread flooding and the resultant swarms of mosquitoes. Pastoralists' indigenous knowledge and experience of RVF is critical for public health interventions targeting prevention and control of RVF. The study adopted a descriptive cross-sectional design combining both quantitative and qualitative methods of data collection. A total of 204 respondents participated in questionnaire survey and 15 key informants and 4 focus group discussions were interviewed and conducted respectively. In addition, secondary data mainly journal publications, books, policy documents and research reports from conferences and government departments were reviewed. Findings indicated that the Somali pastoralists possess immense knowledge of RVF including signs and symptoms, risk factors, and risk pathways associated with RVF. Ninety eight percent (98%) of respondents identified signs and symptoms such as bloody nose, diarrhea, foul smell and discharge of blood from the orifices which are consistent with RVF. Heavy rains and floods (85%) and sudden emergence of mosquito swarms (91%) were also cited as the major RVF risk factors while mosquito bites (85%), drinking raw milk and blood (78%) and contact with animal fluids during mobility, slaughter and obstetric procedures (77%) were mentioned as the RVF entry risk pathways. Despite this immense knowledge, the study found that the pastoralists did not translate the knowledge into safer health practices because of the deep-seated socio-cultural practices associated with pastoralist production system and religious beliefs. On top of these practices, food preparation and consumption practices such as drinking raw blood and milk and animal ritual sacrifices continue to account for most of the mortality and morbidity cases experienced in humans and animals during RVF outbreaks. This article concludes that pastoralists' indigenous knowledge on RVF has implications on public health delivery approaches. Since the pastoralists' knowledge on RVF was definitive, integrating the community into early warning systems through training on reporting mechanisms and empowering the nomads to use their mobile phone devices to report observable changes in their livestock and environment could prove very effective in providing information for timely mobilization of public health responses. Public health advocacy based on targeted and contextually appropriate health messaging and disseminated through popular communication channels in the community such as the religious leaders and local radio stations would also be needed to reverse the drivers of RVF occurrence in the study area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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