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Enregistrement W3046907752 · doi:10.1177/2377960820940551

The Revised Champion’s Health Belief Model Scale: Predictive Validity Among Brazilian Women

2020· article· en· W3046907752 sur OpenAlexaff
Camila Brasil Moreira, V. Susan Dahinten, A. Fuchsia Howard, Ana Fátima Carvalho Fernandes

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMammographyMedicineLogistic regressionChampionBreast cancerPredictive validityDemographyFamily medicineScale (ratio)PopulationGerontologyBreast cancer screeningGynecologyCancerEnvironmental healthClinical psychologyGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Mammography screening is provided free of charge for the recommended target population in Brazil but participation rates have remained low, and breast cancer mortality has continued to increase. Thus, it is important to identify factors that are associated with poor participation in mammography screening so that service providers can target health promotion messages and screening programs more effectively. Objective: To evaluate the predictive validity of the Revised Champion’s Health Belief Model scale (RCHBMS) for identifying women at high risk of not adhering to national guidelines for mammography screening in Brazil. Methods: We used a longitudinal survey design with a 1-year follow-up data from 194 women living in northeastern Brazil, in the city of Fortaleza, Ceará, participants completed the RCHBMS at baseline, and mammography uptake was measured 1 year later. Hierarchical logistic regression was used to determine the predictive validity of the RCHBMS for identifying women who had not adhered to recommendations for mammography screening, after accounting for the women’s sociodemographic and clinical characteristics. The sensitivity and specificity of various cut-off points were calculated to determine the optimal cut-off point for identifying women at high risk of not adhering to mammography screening guidelines. Results: Two subscales of the RCHBMS uniquely predicted nonadherence: susceptibility and barriers, along with race and family history of cancer. The total scale score (with barriers reverse coded) was also highly predictive. For our sample, using only the RCHBMS with a cutoff of ≤ 3.67 (out of a total possible range of 1–5) yielded a high sensitivity and specificity for predicting nonadherence. Conclusion: Study findings support the validity and clinical utility of the RCHBM for identifying women at risk of not adhering to national guidelines for mammography screening in Brazil.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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