Socio-Demographic Determinants of Prompt Malaria Treatment for Children Under 5 Years by Caregivers in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Malaria is a major cause of morbidity and mortality in Nigeria. Access to prompt and effective treatment of malaria is at the core of the prevention of deaths in under 5 children in Nigeria. This study investigates the socio-demographic determinants of prompt response behavior of caregivers to malaria among children under 5 years in Nigeria. The analysis is based on 14,6471 women aged 15- 49 years from the most recent national population-based survey (Nigeria Malaria Indicator Survey 2021) using chi-square and logistic regression methods. The study is based on caregivers whose children had malaria at least 2 weeks before the survey across the 36 states in Nigeria including the Federal Capital Territory (FCT). Knowledge of fever, educational attainment of caregivers and family wealth are all significant determinants of prompt malaria treatment for children under 5 years in Nigeria. Respondents with adequate knowledge of malaria signs and symptoms were 1.5 times more likely to seek prompt treatment, those who have at least primary education were 1.7 times more likely to seek prompt treatment while the higher the family wealth, the more likely it is for a caregiver to seek prompt treatment for malaria for children under 5 years. Despite the high knowledge of malaria among caregivers, there is still low timely treatment response for children under 5 years. Therefore, programs should focus on increasing awareness and benefits of prompt care-seeking among caregivers.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».