Sociodemographic Inequalities in Sexual Activity and Cervical Cancer Screening: Implications for the Success of Human Papillomavirus Vaccination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Papanicolaou smear screening has significantly reduced cervical cancer morbidity and mortality. However, inequalities still persist across different socioeconomic status (SES) groups. These inequalities have been associated with differential participation in screening. However, even with equal participation to screening, some women may still have greater risk of cervical cancer because of sexual behavior. We aim to identify the sociodemographic characteristics of women who reported greater sexual activity and/or screening underuse. METHODS: We used data from (i) the Canadian Community Health Survey-2005, a population-based survey of 130,000 Canadians, and (ii) a multicenter study including 952 women screened for cervical cancer. RESULTS: Aboriginals and women with lower SES reported greater sexual activity and lower screening participation, which may produce synergetic effects toward higher cervical cancer risk. Women who did not complete high school and aboriginals were, respectively, 3.6 and 2.5 times more likely to report sexual debut before 15 years old compared with women with university degree and Caucasians. Women who did not complete high school were 2.2 times more likely to have never been screened compared with women with university degree. East and South Asian women were, respectively, 4.3 and 3.1 times more likely to have never been screened than Canadian-born women but reported lower levels of sexual activity and were adherent to screening guidelines when screened at least once. CONCLUSIONS: The success of human papillomavirus vaccination at reducing cervical cancer and inequalities will depend on achieving high coverage among high-risk subpopulations. IMPACT: These groups must be monitored closely, and if need be, targeted for additional interventions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».