Psychosocial factors and attendance at a population-based mammography screening program in a cohort of Swedish women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A better understanding of the factors that influence mammography screening attendance is needed to improve the effectiveness of these screening programs. The objective of the study was to examine whether psychosocial factors predicted attendance at a population-based invitational mammography screening program. METHODS: Data on cohabitation, social network/support, sense of control, and stress were obtained from the Malmö Diet and Cancer Cohort Study and linked to the Malmö mammography register in Sweden. We analyzed 11,409 women (age 44 to 72) who were free of breast cancer at study entry (1992 to 1996). Mammography attendance was followed from cohort entry to December 31, 2009. Generalized Estimating Equations were used to account for repeated measures within subjects. Adjusted odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) are reported. RESULTS: Among 69,746 screening opportunities there were 5,552 (8%) cases of non-attendance. Higher odds of non-attendance were found among women who lived alone (OR = 1.47 (1.33-1.63)) or with children only (OR = 1.52 (1.29-1.81)), had one childbirth (OR = 1.12 (1.01-1.24)) or three or more childbirths (OR = 1.34 (1.21-1.48)), had low social participation (OR= 1.21 (1.10-1.31)), low sense of control (OR = 1.12 (1.02-1.23)), and experienced greater stress (OR = 1.24 (1.13-1.36)). CONCLUSIONS: Public health campaigns designed to optimize mammography screening attendance may benefit from giving more consideration of how to engage with women who are less socially involved.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».