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Enregistrement W4415348133 · doi:10.1111/tmi.70050

Knowledge, Attitudes, Practices and Perceptions of the Eco‐Bio‐Social Determinants of Dengue Transmission in São Paulo, Brazil: A Mixed‐Methods Study

2025· article· en· W4415348133 sur OpenAlexafffund
Aisha Barkhad, Gustavo de Almeida Santos, Sérgio Roberto de Souza Leão da Costa Campos, Lucia Maria Almeida Braz, Laís Picinini Freitas, Kate Zinszer, Russell J. de Souza, Ingrid Waldron, Mark Loeb, Expedito José de Albuquerque Luna, Lawrence Mbuagbaw

Notice bibliographique

RevueTropical Medicine & International Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversité de MontréalMcGill University Health CentrePopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésDengue feverPsychological interventionPublic healthPerceptionTransmission (telecommunications)Risk perceptionPublic health interventions

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Dengue is a mosquito-borne disease prevalent in Latin America and the Caribbean. Transmission is determined by ecological, biological and social (eco-bio-social) factors. Understanding the knowledge, attitudes, practices and perceptions of dengue's eco-bio-social factors among at-risk populations is essential for dengue prevention. We used the Ecohealth approach to investigate the socioeconomic and demographic factors associated with dengue knowledge, attitudes, practices and perceptions among residents of São Paulo. METHODS: We conducted a concurrent nested mixed-methods study between May and November 2024 using an online knowledge, attitudes, practices and perceptions survey, focus group discussions and Photovoice activity. Quantitative data were analysed using descriptive statistics and multivariable logistic regressions. Adjusted odds ratios (aORs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Qualitative data were analysed thematically. Integration from both method strands used a weaving, narrative approach. FINDINGS: Overall, 388 participants completed the knowledge, attitudes, practices and perceptions survey. Having some or a lot of vegetation around the home (aOR 2.63, 95% CI: 1.05-6.60; aOR 3.90, 95% CI: 1.57-9.69, respectively) and never having dengue (self-reported; aOR 1.80, 95% CI: 1.10-2.94) were associated with high knowledge scores. Higher education was associated with positive vaccine attitudes (aOR 2.04, 95% CI: 1.14-3.64). Women (aOR 1.57, 95% CI: 1.01-2.45) and individuals with three and more than three household members (aOR 2.04, 95% CI: 1.07-3.87; aOR 3.10, 95% CI: 1.62-5.94, respectively) had higher odds of using mosquito repellents at home. Those who earned more than R$6000 monthly had higher odds of having a high perception of self-efficacy to prevent dengue compared to those who earned less than R$2000 monthly (aOR 2.03, 95% CI: 1.08-3.82). Focus group discussions and Photovoice participants perceived climate change as a risk factor of dengue transmission. The high cost of mosquito repellents was a perceived challenge to prevention. CONCLUSION: Several individual- and household-level factors were associated with dengue knowledge, attitudes, practices and perceptions in São Paulo. There is a need to increase public awareness about dengue and its vaccine. Future research should assess the effectiveness of community-tailored interventions to reduce dengue risk in this urban, climate-vulnerable setting.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,467 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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