Acceptability and preferences for self‐collected screening for cervical cancer within health systems in rural Uganda: A mixed‐methods approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand the knowledge, preferences, and barriers for self-collected cervical cancer screening (SC-CCS) and follow-up care at the individual and health system level to inform the implementation of community-based SC-CCS. METHODS: Surveys and focus group discussions (FGDs) with women and FGDs with healthcare providers were conducted in Uganda. Survey data were analyzed using frequencies and FGD data were analyzed using thematic content analysis. Data were triangulated between methods. RESULTS: Sixty-four women were surveyed and 58 participated in FGDs. Facilitators to screening access included decentralization, convenience, privacy, confidentiality, knowledge, and education. Barriers to accessing screening included lack of transportation and knowledge, long wait times, difficulty accessing health care, and lack of trust in the health system. Additional implementation challenges included insufficiently trained human resources and lack of infrastructure. CONCLUSION: Integrating SC-CCS within rural health systems in low-resource settings has been under-evaluated. Community-based SC-CSS could prevent high cervical cancer-related mortalities while working within the human and financial resource limitations of rural health systems. SC-CCS is acceptable to women and healthcare providers. By addressing rural women's preferences and barriers to care, decision-makers can build health systems that provide community-centered care close to women's homes across the care continuum.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».