Knowledge, attitudes and practice questionnaires in dengue, Zika, chikungunya and yellow fever settings: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Arboviruses are a broad classification of viral pathogens that require vectors such as mosquitoes for infection transmission. The burden of arboviral diseases worldwide is substantial, affecting millions of people annually, with the Aedes aegypti mosquito responsible for spreading several common arboviruses, including dengue, chikungunya, Zika and yellow fever. One public health strategy to control and prevent these viruses is to influence community members’ behaviours related to reducing the breeding sites of Aedes mosquitoes, and knowledge, attitudes and practice (KAP) questionnaires are often used as part of these education campaigns. Objectives To explore the content of KAP questionnaires and methodologies used to evaluate arboviral infections, focusing on dengue, Zika, chikungunya and yellow fever. Methods and analysis To identify and describe KAP questionnaires for the selected arboviral infections, a scoping review will be performed and reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Scoping Review Extension guidelines. Scientific databases such as MEDLINE, Cochrane, EMBASE, Web of Science, Scielo and LILACS will be searched systematically. Two independent reviewers will screen the title and abstract, followed by a full-text review of the selected articles using the COVIDENCE platform. The extracted information will include citation details, the type of arbovirus, the type of questions in each domain, the scoring system, the theoretical framework and the statistical analysis. The results will be presented comprehensively in tables and figures. Ethics and dissemination Ethics approval is not required. Knowledge transfer will be conducted through conference presentations and publications.
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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 | 0,084 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,012 |
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 ».