Cancer Information Comprehension by English-as-a-Second-Language Immigrant Women
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Limited acculturation and socioeconomic factors have been associated with lower participation in cancer screening. Limited comprehension of cancer prevention information may contribute to this association. The authors used a stepwise linear regression to model acculturation and socioeconomic factors as predictors of comprehension (colon cancer and general health information) and screening intention in a sample of 78 Spanish-speaking immigrant women in Canada. The authors used the McNemar test to look for changes in women's screening intention. They used the Bidimensional Acculturation Scale, a language-based scale, to assess acculturation. Among English-as-a-second-language immigrant women, acculturation, television and Internet use, age, and Spanish-language education predicted comprehension of cancer prevention information, F(3, 69) = 6.76, p < .001, R(2) = .23. These variables also predicted comprehension of general health information, via the short form of the Test of Functional Health Literacy in Adults, F(4, 68) = 12.13, p < .001, R(2) = .42; and the Rapid Estimate of Adult Literacy in Medicine, F(2, 70) = 7.54, p = .001, R(2) = .17. However, the variables did not predict screening intention. More women expressed intention to be screened after reading the cancer prevention information than expected by chance alone, p = .002. Acculturation is an important influence on the comprehension of health information by older English-as-a-second-language immigrant women. However, other culture-related factors not measured by the Bidimensional Acculturation Scale likely influence their exposure to and understanding of health and cancer prevention information.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle