Cervical cancer screening uptake in Sub-Saharan Africa: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to estimate the pooled uptake of cervical cancer screening and identify its predictors in Sub-Saharan Africa. Systematic review and meta-analysis. We searched PubMed, EMBASE, CINAHL, African Journals OnLine, Web of Science and Scopus electronic databases from January 2000 to 2019. All observational studies published in the English language that reported cervical cancer uptake and/or predictors in Sub-Saharan Africa were initially screened. We assessed methodological quality using the Newcastle-Ottawa Scale. An inverse variance-weighted random-effects model meta-analysis was performed to estimate the pooled uptake and odds ratio (OR) of predictors with a 95% confidence interval (CI). The I2 test statistic was used to check between-study heterogeneity, and the Egger's regression statistical test was used to check publication bias. We initially screened 3537 citations and subsequently 29 studies were selected for this review, which included a total of 36,374 women. The uptake of cervical cancer screening in Sub-Saharan Africa was 12.87% (95% CI: 10.20, 15.54; I2 = 98.5%). A meta-analysis of seven studies showed that knowledge about cervical cancer increased screening uptake by nearly five times (OR: 4.81; 95% CI: 3.06, 7.54). Other predictors of cervical screening uptake include educational level, age, Human Immune deficiency Virus (HIV) status, contraceptive use, perceived susceptibility and awareness about screening locations. Cervical screening uptake is low in Sub-Saharan Africa as a result of several factors. Health outreach and promotion programmes to target these identified predictors are required.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| 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) | 0,008 | 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 découle