Determinants of COVID-19 knowledge and self-action among African women: Evidence from Burkina Faso, the Democratic Republic of Congo, Kenya, and Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of infectious diseases and self-action are vital to disease control and prevention. Yet, little is known about the factors associated with knowledge of and self-action to prevent the coronavirus disease (COVID-19). This study accomplishes two objectives. Firstly, we examine the determinants of COVID-19 knowledge and preventive knowledge among women in four sub-Saharan African countries (Kenya, Nigeria, the Democratic Republic of Congo, and Burkina Faso). Secondly, we explore the factors associated with self-action to prevent COVID-19 infections among these women. Data for the study are from the Performance for Monitoring Action COVID-19 Survey, conducted in June and July 2020 among women aged 15-49. Data were analysed using linear regression technique. The study found high COVID-19 knowledge, preventive knowledge, and self-action among women in these four countries. Additionally, we found that age, marital status, education, location, level of COVID-19 information, knowledge of COVID-19 call centre, receipt of COVID-19 information from authorities, trust in authorities, and trust in social media influence COVID-19 knowledge, preventive knowledge, and self-action. We discuss the policy implications of our findings.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».