Video as an effective knowledge transfer tool to increase awareness among health workers and better manage dengue fever cases
Notice bibliographique
Résumé
Background For a patient with dengue fever, a wrong diagnosis can be fatal. Unfortunately, very few Burkinabé health workers are adequately trained to diagnose and treat cases of dengue fever. Recent outbreaks of dengue fever in Burkina Faso, which carries a significant malaria burden, have made updating health workers’ knowledge urgent. Following a trial to determine the most appropriate format, a video was specially developed as a knowledge translation tool to update health workers’ knowledge. Methods The video was sent to front-line medical staff. Within four months, it was viewed by 2,993 people. A qualitative evaluation was conducted using the Theory of Planned Behaviour. Twenty-one health professionals who viewed the video agreed to participate in interviews on which content analysis was performed. Results The uptake of the knowledge in the video was mainly influenced by the fact that its format was adapted to the target audience, that it presented specific and concise information, that it conveyed a relevant message in everyday language, and that the participants urgently needed the content. Conclusions Video development as a knowledge transfer tool is an effective and efficient way to update health workers’ knowledge and influence their practices. Users received the video enthusiastically due to the epidemic context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».