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Enregistrement W2979414556 · doi:10.5539/gjhs.v11n12p137

Knowledge, Attitudes and Practices on Breast Self-Examination of Students in the Health Area of Two Universities in the City of Cartagena

2019· article· en· W2979414556 sur OpenAlexvenueno aff
Jacqueline Hernández Escolar, Irma Yolanda Castillo Ávila, Eliana Meza-Montalvo, Regina Domínguez-Anaya, Luis Alvis Estrada

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast self-examinationMicrosoft excelMedical educationSystematic samplingMedicinePopulationPhysical examinationMultistage samplingPsychologyFamily medicineEnvironmental healthBreast cancerSurgeryComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the knowledge, attitudes and practices on the self-examination of university students in the health area of ​​the universities of the city of Cartagena. MATERIALS & METHODS: descriptive study, 415 students over 20 years old from the health of two universities of Cartagena participated, a multistage sampling was used, first a stratification was done for each university and health area program and then for semesters of universities with proportional fixation. The information collected was stored in Microsoft Excel 10 spreadsheet and analyzed using the statistical package SPSS 24. RESULTS: In the assessment of knowledge, attitudes and practices on breast self-examination, it was found that 82.4% of the surveyed population knows how it is performed, 95.9% consider that self-examination is good, but only 74.5%% has been done. CONCLUSION: Most of the students have good knowledge about breast self-examination, and a favorable attitude toward this procedure, however they do not do it properly, why they do not do it as often or at the right time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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