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Enregistrement W2999538228 · doi:10.2196/14539

Awareness of the Signs, Symptoms, and Risk Factors of Cancer and the Barriers to Seeking Help in the UK: Comparison of Survey Data Collected Online and Face-to-Face

2020· article· en· W2999538228 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésMarital statusLogistic regressionPopulationResidenceOdds ratioMedicineOddsData collectionDemographyPsychologyGerontologyEnvironmental healthStatisticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer is the second leading cause of death globally, causing an estimated 9.6 million deaths in 2018. Low cancer symptom awareness has been associated with poor cancer survival for all cancers combined. The Cancer Awareness Measure (CAM) is a validated, face-to-face survey used since 2008 to measure the UK public's awareness of the symptoms and risk factors of cancer as well as the barriers to seeking help. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore whether online data collection can produce a representative sample of the UK population, compare awareness of cancer signs and risk factors and the barriers to seeking help between data collected online and face-to-face, and examine the relationships between awareness and demographic variables. METHODS: Differences in awareness of cancer signs, symptoms, and risk factors among samples were explored while adjusting for demographic differences (age, gender, ethnicity, educational level, marital status, and country of residence) to distinguish the effect of data collection method. Multivariate logistic regression models were used to calculate adjusted odds ratios for recall and recognition of signs and symptoms, risk factors, and barriers to seeking help. RESULTS: A total of 4075 participants completed the CAM, 20% (n=819) via face-to-face interviews and 80% online (n=3256; agency A: n=1190; agency B: n=2066). Comparisons of data collected using face-to-face interviews and online surveys revealed minor differences between samples. Both methods provided representative samples of the UK population with slight differences in awareness of signs, symptoms, and risk factors and frequency of help-seeking barriers reported. CONCLUSIONS: These findings support a move to online data collection for the CAM. The flexibility afforded will enable the CAM to explore a wider range of issues related to the prevention, early diagnosis, and treatment of cancer.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,257 · 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