3.4-O8Access and utilization of cervical cancer screening services among four African immigrant communities in Finland: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cervical cancer is a leading cause of death among women in the middle-low-income countries due to lack of screening accessibility. It is imperative to understand how immigrant women use cervical cancer preventive services in countries with free screening programs. Objectives: This study aimed to explore cervical cancer screening awareness, facilitating factors and barriers to use of cervical cancer screening services among four African immigrant communities in Finland. Methods: In this exploratory qualitative study, we conducted 9 focus groups with 30 participants. The immigrant women’s age ranged 27-40. They had migrated from Cameroon, Ghana, Kenya, and Nigeria, and had been living in Finland from 1-5 years. The focus group discussions were tape-recorded, transcribed verbatim and analysed for identification of central themes for improving screening participation. Results: Participants had different levels of awareness about screening and cancer prevention, varying from considerable knowledge to no information and no participation in screening. Facilitating factors included: screening is free, screening is for early cancer detection, and screening could be accessed through ante-natal and post-natal care clinics. Barriers to screening were: limited language skills, lack of screening awareness and lack of follow-up information after screening. Conclusions: These preliminary result demonstrate that to improve cervical screening participation among these immigrant groups, adequate screening information and culturally-designed programmes are needed. These include writing screening invitation letters, test results and educational information in English; creating screening awareness through immigrants’ organizations or centres and social media. More attention should be paid to those women who are not using reproductive health services. Main messages Creating screening awareness with adequate information through many channels could increase screening participation rate among the immigrants. Developing effective policies and programmes requires a health equity perspective to tailor initiatives to the particularities of immigrant groups.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».