Effectiveness of Structured Teaching Programme on Knowledge regarding the Prevention and Management of Covid-19 among Housewives in selected area of Alappuzha District in Kerala, India
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus disease (COVID-19) is an infectious disease caused by severe acute respiratory syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). It has been recognized as a pandemic by WHO, and the rate is succeeding in day by day as mostly as community spread. Even though the invention of vaccines has a great result, we must continue the essential public health actions to suppress transmission and reduce mortality. The purpose of the study is to identify the effectiveness of structured teaching programme on knowledge regarding the prevention and management of covid-19 among housewives in selected areas of Alappuzha district in Kerala. The research method adopted for this study is an interventional study of one group pretest posttest type was design. The study group consists of 50 housewives selected by convenient sampling technique. The researcher assessed the knowledge regarding the prevention and management of COVID-19 using a structured knowledge questionnaire followed by a structured teaching programme. The study revealed that on pretest only 44% of samples had a good knowledge, 30% had average knowledge and 26% had poor knowledge whereas during the posttest all the samples scored good knowledge level. The study revealed that the structured teaching programme was effective in improving the knowledge score among the housewives. The study pointed out a clear need for training programme with respect to a specific cluster of population emplaning upon their respective lifestyle, to improve the knowledge and compliance about risk and preventive measures. As a nursing professional, we have a crucial role creating awareness by innovative ways which should be adopted as one of the best practices to combat the spread of pandemic.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».