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Enregistrement W4389347214 · doi:10.1186/s12889-023-17251-w

Understanding knowledge, attitudes and practices on Ebola Virus Disease: a multi-site mixed methods survey on preparedness in Rwanda

2023· article· en· W4389347214 sur OpenAlexafffund
Janvier Karuhije, Menelas Nkeshimana, Fathiah Zakham, Benjamin Hewins, Justin Rutayisire, Gustavo Sganzerla Martinez, David J. Kelvin, Pacifique Ndishimye

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesRwanda Biomedical CentreCanadian Institutes of Health ResearchLi Ka Shing FoundationGenome CanadaDalhousie Medical Research FoundationDalhousie UniversityResearch Nova ScotiaUNICEF
Mots-clésEbola virusBiostatisticsMedicinePreparednessOutbreakFocus groupDiseaseFamily medicineQualitative researchEnvironmental healthPublic healthEbola Hemorrhagic FeverEpidemiologyRisk perceptionPerceptionPathologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The overall goal of this survey was to understand the knowledge, attitudes, and practices related to the Ebola Virus Disease (EVD) in Rwanda. METHODS: This mixed-method cross-sectional survey was conducted in five selected districts of Rwanda. Quantitative data were collected from 1,010 participants using Kobo Collect Software and the analysis was performed using SPSS and Python software. Qualitative data were specifically collected from 98 participants through Key Informant Interviews (KIIs) and Focus Group Discussion (FGDs). Interview transcripts were imported into NVIVO 8 for coding and subsequent analysis. RESULTS: As per our quantitative findings, we report that from the 1,010 respondents, 99.6% reported having previously heard of Ebola, 97.2% believed that vaccination is important in combatting the disease and 93.3% of individuals reported a willingness to receive vaccination should one become available. Around 54% of the respondents were correct in identifying that the disease is of a viral origin which originates from wild animals (42.1%). When asked if they believed that Rwanda is at risk of an EVD outbreak, 90% of the respondents believe that the country is at risk of an EVD outbreak, and the cofactors *gender* and *whether people dwell in Rubavu/Rusizi* were found to significantly impact their perception of threat. As per our qualitative findings, the respondents mentioned that both geographical proximity and relations with the Democratic Republic of Congo place Rwanda at risk of developing an internal outbreak. Although the respondents seemed to be aware of the Ebola prevention behaviours, it was noted that some of them will require significant time before reintegrating into the community an EVD survivor, as they will first need assurance that the patient has fully recovered. Therefore, the qualitative findings reinforce what we originally reported in the quantitative approach to this study. CONCLUSION: Our results show that there was high EVD-related knowledge and awareness among the general population in Rwanda. However, for strong public health awareness, preparedness, and protection, a massive investment should always be made in education about EVD with a special focus on districts neighboring countries where the disease is consistently being reported.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,496
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,059 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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