Diverse Information Sources and The Community’s High Level of Knowledge About Lymphatic Filariasis in Air Salobar and Waihaong, Ambon City, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mass Drug Administration (MDA) is a strategy to eliminate lymphatic filariasis (LF) in endemic areas. However, individuals' decision to take LF drugs in MDA is associated with their knowledge and awareness about LF. This study examined the association between the community’s level of knowledge and awareness about LF with the number of informant types and media types for LF information in Waihaong and Air Salobar Health Centers, Ambon City, Indonesia. Methodology: We used data from a household survey conducted in January 2019 involving 944 respondents aged 18-70 living in the study sites. Data analysis was performed using multivariable logistic regression. Results: We found that only 33.3% of respondents had a high level of knowledge and awareness about LF. An increased odds of having a high level of knowledge and awareness about LF was associated with respondents receiving information from more than one type of informant and one type of media (aOR=10.55, 95%CI: 2.35-47.37, p=0.002), and among female respondents (aOR=1.92, 95%CI: 1.25-2.94). Conclusions: These findings emphasize the importance of comprehensive health promotion strategies using different types of informants and media to enhance the community's knowledge and awareness about LF, which is important to support the elimination of LF in Ambon City, Indonesia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».