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Enregistrement W7020242905

Knowledge regarding reproductive and child health: an intervention study among ASHAs in a block of West Bengal

2014· article· en· W7020242905 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWest bengalKnowledge levelIntervention (counseling)Reproductive healthHealth educationQuarter (Canadian coin)Higher education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND ASHAs are the first port of call for any health related demands of the local community, especially women and childrenwho find it difficult to access health services; hence it is imperative to assess their knowledge regarding reproductive and child health (RCH) and factors influencing their knowledge.
\nMETHODS A cross-sectional study (Pre/Post-test study design) was conducted on ASHAs working in Singur block of West Bengal to determine their knowledge regarding specific pre-defined topics related to RCH services, to assess the effect of health education on their baseline knowledge and to study the association between their level of education and knowledge regarding RCH services.
\nRESULTS The mean age of the sample was 34.42 years (S.D: ±2.91). About
\n27%, 35% and 39% of the ASHAs have completed secondary, higher
\nsecondary and graduate level of education, respectively. The mean baseline
\nscore was 9.65 (maximum-27) which improved to 21.21 following health education and this difference was statistically significant (p<0.001). A statistically significant difference in pre-test (p=003) and post-test scores (p=0.012) was observed between ASHAs with secondary and graduate level of education.
\nCONCLUSION There is deficiency in knowledge of ASHAs regarding various aspects of RCH services. Their education level has a strong positive influence not only on their knowledge levels but also on their learning ability following training sessions. The study recommends high quality refresher training at periodic intervals and strengthening of existent training programs for ASHAs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,390
Tête enseignante GPT0,656
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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