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Enregistrement W2107053222 · doi:10.1177/0193945908319247

Measuring Breast Cancer and Mammography Screening Beliefs Among Chinese American Immigrants

2008· article· en· W2107053222 sur OpenAlexaff
Frances Lee‐Lin, Usha Menon, Marjorie A. Pett, Lillian M. Nail, Sharon Lee, Kathi Mooney

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Nursing Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMammographyImmigrationMedicineBreast cancerBreast cancer screeningCancerMammography screeningChinese americansFamily medicineObstetricsGynecologyInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disparities in breast cancer outcomes persist among Asian American women. Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer among Chinese American women. This article describes the psychometric evaluation of an instrument measuring knowledge and beliefs related to breast cancer and screening among Chinese American women aged 40 or older. A sample of 100 foreign-born Chinese American women were recruited from an Asian community. Guided by the health belief model, a questionnaire was adapted from three existing questionnaires. Principal axis factoring analyses yielded a three-factor solution that accounted for 53% of the variance in the breast cancer items and a four-factor solution that accounted for 69% of the variance in the cultural items (Cronbach's alphas = .71-.89). Whereas these findings contribute to the understanding of the psychometric properties of an instrument targeted for Chinese American women, additional research is needed to evaluate its utility and efficacy for other Asian Americans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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