Breast Cancer Screening Interventions for Arabic Women: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Similar to other Middle Eastern countries, breast cancer is the most common cancer among women in Qatar with increasing incidence and mortality rates. High mortality rates of breast cancer in the Middle Eastern countries are primarily due to delayed diagnosis of the disease. Thus screening and early detection of breast cancer are important in reducing cancer morbidity and mortality. With the aim of updating knowledge on existing interventions and developing effective intervention programs to promote breast cancer screening in Arabic populations in Qatar, this review addresses the question: What interventions are effective in increasing breast cancer knowledge and breast cancer screening rates in Arabic populations in Arabic countries and North America? Systematic literature review was performed to answer the proposed question. As the result of the search, six research studies were identified and appraised. From the findings, we infer several insights: (a) a language-appropriate and culturally sensitive educational program is the most important component of a successful intervention regardless of the study setting, (b) multi-level interventions that target both women, men, health care professionals, and/or larger health care system are more likely to be successful than single educational interventions or public awareness campaigns, and (c) more vigorous, personal and cognitive interventions that address psychosocial factors are likely to be more effective than less personal and informative interventions. This review has important implications for health care providers, intervention planners, and researchers.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».