Awareness and Preventive Practices regarding Pneumonia among Mothers’ of under 5 Year Children in Surkhet, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Pneumonia has become one of the major common health problem among children under five years of age. Pneumonia accounts for 19% of all under-five deaths worldwide. Around 6.5 million deaths of under five children are due to Pneumonia. To assess the Awareness and Preventive Practice regarding Pneumonia among Mother’s of under 5 year Children. Descriptive, cross-Sectional study was adopted for the study.172 samples were selected by using purposive non probability sampling technique. Self developed semi-structured questionnaire was used to collect data through interview technique. Data analysis was done in SPSS version 20. Descriptive and inferential statistics was used to analyze the data. It showed that 52 (49.5%) respondents had adequate level of awareness and 53 (50.5%) respondents had moderate level of awareness about Pneumonia. Regarding preventive practice 101(96.2%) respondents had always consulted their doctors when their child had cough 104(99%) of respondents visited doctor only when symptoms arise,104 (99%) respondents practiced honey water to relieve cough. 96 (91.4%) of respondents took their children to private hospital for treatment, (96.2%) believed healthy diet as a preventive measure, physical activity, sanitation and vaccination could prevent pneumonia which accounts 60 (57.1%), 88 (83.8%) and 49 (46.7%) respectively ,93(88.6%) respondents keep children in room with doors closed to kept the room warm ,12(11.4%) respondents kept room with open windows and doors to help a sick child at home. Also, 101(96.2%) respondents used cold sponge to reducing fever when the child has pneumonia, 105(100%) respondents kept children aware from crowded place to prevent child from dust allergy followed by using masks (97.1%). Half of the respondents had high level of awareness about pneumonia and half of them had low level of awareness. There was no any association found between awareness level and socio- demographic variables.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».