The sociocultural health behavioral model and disparities in colorectal cancer screening among Chinese Americans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to validate a Sociocultural Health Behavior Model using a structural equation analysis to determine the direction and magnitude of the interdependence of model components in relation to health behavior associated with colorectal cancer (CRC) screening among Chinese Americans. METHODS: A cross-sectional design included a sample of 311 Chinese American men and women age 50 and older. The initial step involved use of confirmatory factor analysis which included the following variables: access/satisfaction with health care, enabling, predisposing, cultural, and health belief factors. Structural equation modeling analyses were conducted on factors for CRC screening. RESULTS: Education and health insurance status were significantly related to CRC screening. Those with less than a high school education and without health insurance were more likely to be "never screened" for CRC than those having more education and health insurance. The path analysis findings also lend support for components of the Sociocultural Health Belief Model and indicated that there was a positive and significant relationship between CRC screening and the enabling factors, between cultural factors and predisposing, enabling, and access/satisfaction with health care factors and between enabling factors and access/satisfaction with health care. CONCLUSIONS: The model highlights the significance that sociocultural factors play in relation to CRC screening and reinforced the need to assist Chinese with poor English proficiency in translation and awareness of the importance of CRC screening. The use of community organizations may play a role in assisting Chinese to enhance colorectal cancer screening rates.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».