Public Attitudes toward Cancer and Cancer Patients: A Jordanian National Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public awareness and attitudes toward cancer and cancer patients are highly important in enhancing the effectiveness of cancer screening and early diagnosis programmes. This study aimed to explore the public attitudes toward cancer and cancer patients in Jordan. Method: A cross-sectional design was used to conduct this online survey study in Jordan between March 20th and April 20th 2020.The sample was conveniently selected, and 1157 participants were included from the public. The Public Attitudes toward Cancer Questionnaire was employed. Results: Descriptive statistics, unpaired t-test, ANOVA, and multiple linear regression were utilized. The mean age was 44.2 years (SD = 20.1), and 53% were female. The total mean attitude score was 38.2 (SD = 4.3). Based on the results, having a family member or a friend with cancer (P = 0.003), willingness to be informed about cancer diagnosis (P = 0.001), informing a friend about cancer diagnosis (P = 0.021), and willingness to participate in screening and early detection programmes (P < 0.001) were significant predictive positive attitudes towards cancer and cancer patients. In addition, being married predicted more negative attitudes compared with being single (P = 0.001). Conclusion: This study demonstrated that Jordanians had positive attitudes toward cancer and cancer patients and most were willing to be informed about cancer diagnosis. This calls for healthcare providers to adopt shared decision models when devising health care plans for cancer patients, with more involvement on the parts of both patients and family members rather than adopting a paternal approach. Policy makers and managers should consider positive attitudes when developing healthcare programmes to enhance public participation in early cancer detection and screening programmes so a s to reduce cancer mortality and morbidity rates.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».