Cervical cancer screening uptake in Sub-Saharan Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cervical cancer screening and prevention programs have been given considerable attention in high-income countries, while only receiving minimal effort in many African countries. This meta-analytic review aimed to estimate the pooled uptake of cervical cancer screening uptake and identify its predictors in Sub-Saharan Africa. Methods PubMed, EMBASE, CINAHL, African Journals Online, Web of Science and SCOPUS electronic databases were searched. All observational studies conducted in Sub-Saharan Africa and published in English language from January 2000 to 2019 were included. The Newcastle-Ottawa Scale was applied to examine methodological quality of the studies. Inverse variance-weighted random-effects model meta-analysis was done to estimate the pooled uptake and odds ratio of predictors with 95% confidence interval. I 2 test statistic was used to check between-study heterogeneity, and funnel plot and Egger’s regression statistical test were used to check publication bias. To examine the source of heterogeneity, subgroup analysis based on sample size, publication year and geographic distribution of the studies was carried out. Results Of 3,537 studies identified, 29 studies were included with 36,374 women. The uptake of cervical cancer screening in Sub-Saharan Africa was 12.87% (95% CI: 10.20, 15.54; I 2 = 98.5%). Meta-analysis of seven studies showed that knowledge about cervical cancer increased screening uptake by nearly 5-folds (OR: 4.81; 95% CI: 3.06, 7.54). Other predictors include educational status, age, HIV status, contraceptive use, perceived susceptibility, and awareness about screening locations. Conclusion Cervical screening uptake is low in Sub-Saharan Africa and influenced by several factors. Health outreach and promotion targeting identified predictors are needed to increase uptake of screening service in the region.s Protocol registration CRD42017079375
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».