Personality Types as Predictors of Breast Cancer Screening Compliance in Korean Patients: A Mixed-Method Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is to identify personality types that can influence breast cancer screening (BCS) compliance among Korean women with breast cancer using a mixed-method approach. METHODS: The participants consisted of 93 women who underwent surgery for breast cancer between July 2010 and March 2012. The demographic and medical characteristics of the participants were evaluated through structured interviews. To identify personality types, in-depth interviews were performed and the transcribed interviews were evaluated using interpretive phenomenological analysis. The participants were categorized into two groups (compliance and non-compliance) based on compliance with the Korean Breast Cancer Society recommendations for BCS. RESULTS: Five personality types were identified through phenomenological analysis. There were significant differences in the chi-square test results for the BCS compliance and non-compliance groups according to age (p=0.048), cancer stage (p<0.001), and personality types (p=0.018). Logistic regression showed that the odds ratio for compliance with BCS was 9.35 (p=0.01) for individuals with a cautious-organized personality type, 9.38 (p=0.02) for those with a cautious-dependent personality, and 10.58 (p=0.04) for those with a sensitive-downcast personality compared to those with a cautious personality type. CONCLUSION: Participants with cautious-organized, cautious-dependent, and sensitive-downcast personality types were less likely to follow the BCS recommendations than those with a cautious personality type. This study provides a basis for the future development of an effective questionnaire to investigate the personality types of individuals with breast cancer in order to predict compliance with BCS.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».