Factors Affecting Cervical Cancer Screening Behaviors Based On the Precaution Adoption Process Model: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
One of the most preventable cancers in women is cervical cancer. Pap smear test is an effective screening program; however, it is not conducted very frequently. The aim of this study is explaining the determinants affecting women's participation in the Pap smear test based on precaution adoption process model with a qualitative approach. This study was a qualitative approach using a Directed Content Analysis methodology which was conducted in 2014. Participants were 30 rural women who participated in this study voluntarily in sarvabad, Iran. Purposive sampling was initiated and continued until data saturation. Semi-structured interviews were the primary method of data collection. Data were analyzed using qualitative content analysis and continuous comparisons. Women`s information and awareness about cervical cancer and Pap smear is insufficient and most of them believed that they were not at risk; however, they perceived the severity of the disease. Some of them had no adequate understanding of the test benefits. They pointed to the lack of time, financial difficulties, fear of test result and lack of awareness as the main barriers against the Pap smear test; however, they did not say that they were not willing to do the test. Findings could help health policy makers to find the right area and purpose to facilitate the participation of women in the Pap smear test.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».