Disability of patients with leprosy in Tegal Regency (Indonesia) and its association with health-seeking behavior
Notice bibliographique
Résumé
Tegal Regency in Central Java Province, Indonesia, is a leprosy endemic area. In 2021, the leprosy prevalence was 0.82 per 10,000 population. The total number of new cases was 133, of whom 11% had Grade 2 disability (G2D). The high number with G2D indicates substantial case detection delay (CDD). This delay can be caused by personal, societal and health service-related factors. The aim of this study was to describe the association of disability grade with health-seeking behavior. We employed a cross-sectional research design involving 126 patients with leprosy selected by random sampling among 171 patients with leprosy registered from the 4th quarter of 2020 until the 1st quarter of 2022. Data were collected using a structured questionnaire translated from an international standardized questionnaire (ie, CDD questionnaire) through interviews with leprosy patients. Data were analyzed by descriptive and inferential statistics. We found nearly half (46.8%) of the patients aged 35-50 years, and almost two-thirds were male. Of all, 75.4% had completed primary or secondary education. At diagnosis, more than half had no disability at all, and 10.3% had G2D. Nearly half (45.2%) had used ‘self-medication’ and did not seek appropriate health care services before being diagnosed with leprosy. There was a statistically significant association between health-seeking behavior and the disability grade at diagnosis (p=0.01). In summary, disability caused by leprosy constitutes a significant public health burden in Tegal Regency, which could be lowered through supporting appropriate health seeking behavior.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».