Knowledge, Attitude, and Practices of the General Population toward the Old-New Outbreak of Cholera in a Developing Country
Notice bibliographique
Résumé
Background: In October 2022, the first case of cholera since 1993 was recorded in Lebanon. This study aimed to develop and validate a tool to explore the knowledge, attitudes, and practices (KAP) toward cholera infection and its prevention among the general population in Lebanon and identify the associated factors related to the KAP assessment to guide prevention and awareness strategies. The nation’s already precarious healthcare system might become overwhelmed by the response to the cholera outbreak. Therefore, evaluating the level of cholera-related KAP among the Lebanese population is crucial since it directly affects the disease’s treatment, control, and prevention. Methods: This online cross-sectional study was carried out between October and November 2022 during the cholera outbreak in Lebanon. Snowball sampling was used to recruit 448 adults living in Lebanon. Results: The suggested KAP scales had adequate structural and convergent validity and were internally consistent. The disease knowledge was inversely associated with the reluctance to receive educational information (β = −1.58) and cigarette smoking (β = −1.31) but positively associated with the female gender (β = 1.74) and awareness of vaccine availability and efficacy (β = 1.34). For attitude, healthcare professionals were less frightened than others (β = 2.69). Better practices were related to better knowledge (β = 0.43), while inadequate practices were associated with getting information from social media (β = −2.47). Conclusions: This study could identify notable gaps in the knowledge, attitudes, and practices, which varied according to participant characteristics. Cholera incidence can be reduced by improved community education and training, increased access to safe water, sanitation, and hygiene amenities, and changes in behavior. These findings warrant additional actions by public health stakeholders and governmental authorities to promote better practices and curb disease transmission.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».