Factors Associated with Underscreening for Cervical Cancer among Women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical cancer is the second most common cancer among women worldwide. Failure to prevent cervical cancer is partly due to non-participation in regular screening. It is important to plan and develop screening programs directed towards underscreened women. In order to identify the factors associated with underscreening for cervical cancer among women, this study examined Pap test participation and factors associated with not having a time-appropriate (within 3 years) Pap test among a representative sample of women in Ontario, Canada using Canadian Community Health Survey (CCHS) data. MATERIALS AND METHODS: Univariate analyses, cross-tabulations, and logistic regression modeling were conducted using cross-sectional data from the 2007-2008 CCHS. Analyses were restricted to 13,549 sexually active women aged 18-69 years old living in Ontario, with no history of hysterectomy. RESULTS: Almost 17% of women reported they had not had a time-appropriate Pap test. Not having a time-appropriate Pap test was associated with being 40-69 years old, single, having low education and income, not having a regular doctor, being of Asian (Chinese, South Asian, other Asian) cultural background, less than excellent health, and being a recent immigrant. CONCLUSIONS: Results indicate that disparities still exist in terms of who is participating in cervical cancer screening. It is crucial to develop and implement cervical cancer screening programs that not only target the general population, but also those who are less likely to obtain a Pap tests.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».