The Suitability of the Health Belief Model as an Assessment Framework for Women With Breast Ill-Health
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Globally, breast cancer is the commonest cancer in women. Empirical literature indicate that it is the second cause of cancer-related mortality in high-resource regions, while it is the most common cause of cancer-related deaths among women in poor-resource regions. This study presents the suitability of the health belief model (HBM) as a framework for carrying out a comprehensive assessment of women with late-stage breast cancer in Nigeria. Materials and Methods: This qualitative study employed interpretive description as its methodological approach, while the HBM was the conceptual framework. Two institutional review boards granted approval to conduct the study. Thirty women with advanced breast cancer were recruited for the study using purposeful sampling techniques. Components of the original HBM were identified to carry out the investigation. Data analysis was inductive. Results: Findings indicated that the participants viewed breast cancer as a definite threat- both as a spiritual attack – an arrow shot by the enemy, and as a killer disease. Many of their perceptions appeared to be culturally based, while others were based on their individual experiences. They perceived some benefits to both traditional and medical treatment options. Conclusions: Interventions that address people’s cultural and individual perceptions enables a comprehensive assessment of the patients with breast cancer, which can improve the treatment outcomes and survival rates of disease.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».