Self-reported use of internet by cervical cancer clients in two National Referral Hospitals in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical cancer remains a devastating disease in Kenya accounting for more than 2000 deaths each year. Lack of information on cervical cancer prevention and management has been attributed to the apathy among women in seeking health interventions. Use of internet-based and mobile e-health tools could increase information access among cervical cancer patients. The objective of the study was; to establish the extent of use of mobile phones and internet by cervical cancer patients in accessing information related to cancer treatment and management.; find out the characteristics of patients associated with internet use and identify barriers faced by the patients in internet use. A cross sectional descriptive survey of 199 cervical patients visiting the two main referral hospitals in Kenya was done. A structured questionnaire was used to collect data. FINDINGS: The average length of illness was 2.43 years (SD ± 3.0). Only 7.5 %( n=15) reported to having used the internet as a source of information. 92.5 %( n=184) did not use internet. With Multiple options, 70.9% did not know how to use a computer, 29.2% did not have access to a computer, 14.6% lacked the money to use computers at the local cyber cafe while other barriers identified accounted for 11.1%. Patients reported that the internet had an important role in the management of cancer of the cervix in health education (17.6%), online consultation (14.6%), booking of patients (13.6%), referrals (8.5%) and collecting data (7%). The 96.5% of the respondents who had access to a mobile phone, recommended mobile phones for health education messages (31.7%), reminder alerts for medication (29.7%) and booking appointments (21.6%). There was a statistically significant association between income of the patients and internet use (p = 0.026) in this study. CONCLUSIONS: There is low level use of the internet by cervical cancer clients attended in Public referral facilities in Kenya. This was attributed to; lack of knowledge on how to use computers and lack of access to a computer. High level of access to mobile phones was reported. This is an indicator of great potential for use of mobile phones in the management of cervical cancer through short messaging services (sms), without internet connectivity. There is even greater potential to internet use through web access via mobile phones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».