Cervical Screening a Study on the Prevalence of the Risk-factors for Developing Cervical Cancer Among Young Women
Notice bibliographique
Résumé
This study had three aims: to determine the prevalence of the risk-factors for contracting HPV (the Human Papillomavirus) and developing cervical cancer among young women; to establish if there are any links between the presence of these risk-factors, attendance for cervical screening and abnormal cervical screening results; and to ascertain the key barriers to the prevention of cervical cancer. The risk-factors were identified from literature as being sexually active at a young age, having increasing numbers of sexual partners for females and their partners, having had a sexually transmitted infection/disease (STI), smoking and long-term use of the oral contraceptive pill. The research was conducted through a quantitative, self-completion internet survey, completed by 242 women aged 18-24 attending a third-level institute and analysed using SPSS (the Statistical Package for Social Sciences). The findings showed that the prevalence of the sexual behaviour risk-factors tended to occur concurrently; being sexually active before age 17 was linked to increasing numbers of sexual partners and the occurrence of STIs. The findings also showed that approximately one-quarter of participants had attended for cervical screening, of which, over one-third reported abnormal results. Additionally, the findings demonstrated that the presence of the abovementioned sexual behaviour risk-factors tended to increase the likelihood of cervical screening attendance and the reception of an abnormal result. The key barriers to the prevention of cervical cancer were identified as a lack of knowledge about the primary and secondary prevention of cervical cancer: HPV and cervical screening respectively. The present study recommended that firstly, as the prevalence of the risk-factors appear to be increasing, cervical screening should be initiated from age 20 onwards, on the basis of the presence of the risk-factors, rather than being age-standardised at 25, and secondly, greater education and communication on the primary and secondary prevention of cervical cancer should be disseminated to adolescents and young people.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».