Brucellosis in Timor-Leste: Knowledge, attitudes, and practices among cattle farmers and animal health workers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Brucellosis affects both animals and humans. Our study investigates the knowledge, attitudes, and practices (KAP) among cattle farmers and animal health workers in Timor-Leste regarding brucellosis as a cattle and zoonotic disease. METHODS: In 2023, we conducted a census of cattle-farming households across 5 aldeias (hamlets) in Timor-Leste. Animal health workers were also surveyed. The survey contained questions on demographics and KAP regarding brucellosis. Descriptive statistics and regression analyses were performed. RESULTS: We surveyed 253 cattle farmers and 22 animal health workers. Animal health workers were more likely to have heard of brucellosis than cattle farmers. Almost all cattle farmers were willing to wear gloves while handling birth material to reduce zoonotic exposure (95.3 %; 241/253) and support brucellosis cattle vaccination (95.7 %; 181/189), but fewer were willing to slaughter infected cattle (53.4 %; 101/189). Practices that could result in zoonotic transmission to farmers included slaughtering cattle (20.2 %, 51/253), handling aborted material (17.4 %; 44/253), consuming aborted material (5.5 %, 14/253), and drinking raw buffalo milk (6.3 %; 16/253). Household cattle management practices that could facilitate cattle-to-cattle transmission included communal grazing (92.6 %; 175/189), leaving cattle placenta in the field (88.0 %; 161/183), and leaving cattle aborted materials in the field (42.2 %; 27/64). CONCLUSION: The study adds to One Health research in Timor-Leste and improves understanding of community perspectives and practices that may increase the risk of brucellosis transmission. The results are important for informing the co-design of practical and locally adapted strategies with local communities to reduce the transmission of brucellosis in cattle and to humans.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».