Predicting mammography stage of adoption among Iranian women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite evidence that screening for breast cancer is effective, adherence with screening recommendations in Iranian women is low. The purposes of this study were to (1) identify the associations between individual characteristics, related health beliefs, and stages of mammography behavior and (2) examine the socio-demographic factors and the health beliefs that predicate stages of mammography behavior. DESIGN: All health care centers were considered as clusters and 30 women were randomly selected from each of them. A sample of 689 Iranian women completed a questionnaire. MATERIALS AND METHODS: The questionnaire used was based on Champion's revised Health Belief Model Scale (CHBMS). One-way analysis of covariance (ANCOVA) was used to assess differences in the outcome variables (perceived severity, susceptibility, benefits, and barriers) across the stages. Multinomial logistic regression was conducted to test multivariate relationships. RESULTS: THE PERCENTAGE OF PARTICIPANTS IN EACH STAGE WAS: 40.1% in pre-contemplation, 34.7 in contemplation, 7.5% in relapse, 12% in action, and 5.7% in maintenance stage of mammography adoption. Older women were most likely to be in the pre-contemplation stage and action stage, and the youngest women were most likely to be in the relapse stage. Differences across stages of change were found for related beliefs for all participants except those in the relapse stage. CONCLUSION: Iranian women are less likely to be in maintenance and action stages than ot er Asian women and this study identifies constructs that may be targeted in interventions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».