Acceptability of cervical cancer screening using visual inspection among women attending a childhood immunization clinic in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the acceptability and performance of cervical cancer (CC) screening using visual inspection with acetic acid (VIA) integrated into a rural immunization clinic in Uganda. METHODS/MATERIALS: We conducted a cross-sectional pilot study in rural Uganda. We explored associations between women's characteristics and acceptance of VIA testing. We collected samples for Papanicolaou (Pap) smear testing in a random subset of women and used results from this test as a comparator for assessing VIA performance. RESULTS: We enrolled 625 women of whom 571 (91.4%) accepted and 54 (8.6%) refused CC screening. In the univariate model, age (Odds Ratio (OR)=1.10; p-value<0.001) and employment status (OR 2.00; p-value=0.019) were significantly associated with acceptance of VIA screening. In the multivariate model, no characteristic was independently associated with acceptance of VIA screening after adjusting for other factors. Compared to reference Pap smear, CC screening with VIA had a sensitivity of 50% and a specificity of 97.7%. CONCLUSIONS: CC screening with VIA is highly acceptable in the setting of rural immunization clinics in Uganda. Studies to assess which screening method would be the most effective and cost-effective are needed before stakeholders can consider adopting screening programs at scale.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».