Determination of different social groups’ level of knowledge about malaria in a multicultural Amazonian cross-border context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A steady decline in the number of cases of malaria was observed in the 2000s in French Guiana. This enabled regional health policies to shift their public health goal from control to elimination. To include inhabitants in this strategy, the main objective of this study was to describe knowledge about malaria, and related attitudes and practices in persons living in the French Guiana border. Methods We conducted a survey in people over 15 years old living in the twelve neighbourhoods of Saint-Georges de l’Oyapock with the highest malaria incidence. It comprised a 147-item questionnaire which collected data on socio-demographic characteristics and included a Knowledge Attitude and Practices survey on malaria. Knowledge-related data were studied using exploratory statistical methods to derive summary variables. A binary variable assessing level of knowledge was proposed and then assessed using exploratory approaches. Results The mean age of the 844 participants was 37.2 years [15.8], the male/female sex ratio was 0.8. In terms of nationality, 485 (57.5%) participants were Brazilian and 352 (41.7%) French. One third (305, 36.1%) spoke Brazilian Portuguese as their native language, 295 (34.9%) the Amerindian language Palikur, 36 (4.3%) French. The symptoms of malaria and prevention means were poorly known by 213 (25.2%) and 378 (44.8%) respondents, respectively. A quarter (206, 24.4%) did not know that malaria can be fatal. Overall, 251 people (29.7%) had an overall poor level of knowledge about malaria. Being under 25 years old, living in a native Amerindian neighbourhood, having an Amerindian mother tongue language, having risk behaviours related to gold mining were significantly associated with a poor level of knowledge. Conclusions This study is the first to describe the poor level of knowledge about malaria in populations living in the malaria endemic border area along the Oyapock river in French Guiana. Results will allow to reinforce, to diversify and to culturally adapt prevention messages and health promotion to increase their effectiveness with a view to quickly reaching the goal of malaria elimination through empowerment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».