Knowledge of and attitude toward human papillomavirus infection and vaccines among female nurses at a tertiary hospital in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persistent infection with high-risk types of human papillomavirus (HPV) is a prerequisite for the development of cervical cancer. Highly immunogenic HPV vaccines have been developed and licensed for the primary prevention of cervical cancer in some developed and developing countries. This calls for assessment of the knowledge of the HPV infection and the acceptability of the HPV vaccines among health care providers. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess awareness and knowledge of HPV infection and vaccines and to assess attitude toward these vaccines among female nurses at Lagos University Teaching Hospital, Lagos, Nigeria. STUDY DESIGN: The study was a cross-sectional, descriptive study using a pretested, structured, anonymous, self-administered, 19-item questionnaire. RESULTS: A total of 178 female nurses were interviewed during a 4-week period. The mean age of respondents was 37.1 ± 3.1 years. Almost all (99.4%) of the respondents had heard of cervical cancer, while about 85% of them had heard of HPV infection. Only a quarter (25.3%) of respondents had heard of the HPV vaccines, and of those only 26.7% knew the vaccines were for the prevention of cervical cancer. Most (70.2%) of the nurses expressed a desire to be vaccinated and 120 (67.4%) supported the vaccination of preadolescent girls. Those who expressed a willingness to be vaccinated were more likely to recommend HPV vaccination for preadolescent girls. CONCLUSION: Overall, there was a poor knowledge of the HPV vaccines among female nurses at Lagos University Teaching Hospital. Despite this poor knowledge, most of the nurses expressed a strong desire to be vaccinated and their intention to recommend it for preadolescent girls. The main reason given overall for not recommending the vaccines was lack of information. There is an urgent need to bridge this information gap.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».