Awareness about Breast Cancer and Breast Self-Examination among Female Students at the University of Sharjah: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer is a leading cause of mortality among women in the United Arab Emirates (UAE). Many young women in the UAE have poor knowledge about breast cancer screening, including risk factors and warning signs/symptoms. We investigated awareness about breast cancer and breast self-examination (BSE) as a screening tool among female students at the University of Sharjah, UAE. Methods: This study used a cross sectional survey design. Participants were 241 undergraduate female students (aged ≥18 years) from three University of Sharjah campuses. Data were collected from March to April 2017 using a self-administered questionnaire. The questionnaire covered: sociodemographic characteristics; knowledge about breast cancer, risk factors, and warning signs/symptoms; and knowledge and practice of BSE. Data were analyzed using descriptive statistics and Pearson’s chi-square tests. Results: About 38.6% of participants were from the Medical campus, 37.3% were from the Women’s campus, and 24% were from the Fine Arts and Design campus. Most (99%) participants had heard of breast cancer. About 50% were knowledgeable about the risk factors, but only 38% were knowledgeable about warning signs/symptoms. The most commonly identified risk factors were family and personal histories of breast cancer, and the most commonly identified warning sign/symptom was breast lump. There was a significant association between knowledge about risk factors and campus type. Participants from the Medical campus were more knowledgeable about risk factors than participants from the other two campuses. Overall, 68.5% of participants had heard of BSE, but few participants actually performed BSE. Reasons for not performing BSE included “forgetting” and “not knowing how.” Conclusions: Although most participants were aware of breast cancer, knowledge about risk factors and warning signs/symptoms was relatively poor. Knowledge about performing BSE was particularly low. This highlights the importance of increasing awareness about breast cancer and BSE among young women in the UAE.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».