Knowledge and Usage of Cervical Cancer Screening for Cancer Prevention by Reproductive Age Women
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer –CCa screening is an effective measure mapped out for preventing cancer occurrences in women. This study determined the status of knowledge and usage of CCa screening for cancer prevention among reproductive age Nigerian women. The study was based on descriptive research design and was conducted in Nigeria, from October 2017 to April 2018 and comprised of reproductive age women. The participants, aged 15-49 years, were vulnerable to CCa. The instrument used for data collection was structured questionnaire. Statistical Package for Social Science version 21 was used for data analysis. All the participants were Nigerians totalling 1300. Of all, 1249(96.1%) completed the questionnaire correctly. Majority of the participants were: Christians 825(66.0%), Single 695(55.6%), aged 26-35 years 673(53.8%), and had Secondary education 753(60.2%). A greater proportion of the participants 1073(86.7%) knew about CCa screening. Among them, only 513(41.7%) were screened. The status of knowledge and usage of CCa screening varied within variables. A statistically significant difference was observed with regards to Age by birth (P-value <0.05) while none existed on marital status, religion and educational level (P-value >0.05). There is obvious gap between what is known about CCa screening service for cancer prevention and the actual usage by the women. The majority of the women knew about the available services but only few of them had used it. This implies that there is obvious imbalance between the quality of knowledge of a given health service and the actual usage.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».