Kenyan Youth Understanding of Cancer, Cancer Risk and Cancer Prevention: An Ethnographic Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer incidence and mortality continues to rise worldwide including in Kenya. Among the groups that are likely to get cancer in future are Kenyan youth that engage in behavior that can increase their lifetime cancer risk. Despite this awareness, little is known about Kenyan youth's understanding of cancer, cancer risk, and cancer prevention. Such awareness is needed to inform germane cancer prevention and health promotion initiatives. Aim: The purpose of this ethnographic study was to explore Kenyan youth's understanding of cancer, cancer risk, and cancer prevention. Methods: Fifty-three youth (ages 12-19) took part in individual interviews and focus group discussions. Results: In their conceptualization of cancer, youth described cancer in ways that are grouped into two themes: there is no other disease like it and lay understanding through metaphors. In their conceptualization of cancer risk, youth described cancer in ways that are grouped as cancer risk as lifestyle factors and the process of risk perception. Finally, in conceptualization of cancer prevention, youth described cancer prevention in ways that are grouped into the following themes: avoiding cancer risk factors, avoiding peers who partake in risk factors, and being healthy. Conclusion: This study is the first of its kind to be conducted in Kenya and adds to the body of knowledge in this area. Despite limited cancer control plans, youth described the grim consequences of getting cancer, their chances of getting the disease, and proposed opportunities for prevention. The study results will create a platform for future cancer prevention research and health promotion programs in Kenya and other part of Africa.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».