Demographic and Economic Predictors of Uptake of Cervical Cancer Screening among Women in Isiolo County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the demographic and economic factors associated with cervical cancer screening among women in Isiolo County, Kenya. METHODOLOGY: A community based cross-sectional study. The study included 444 women aged 15-65 years drawn from six community units in Isiolo County. Multistage cluster sampling was used to draw a sample from the community units and household levels. Data was collected using a questionnaire administered by a research assistant. The questionnaire consisted of the demographic and economic factors associated with uptake of cervical cancer screening. Descriptive statistics, cross tabulations and multivariate logistic regressions were used in data analysis. FINDINGS: Among the 444 eligible women 81(18.2%) had ever been screened for cervical cancer. The significant determinants of screening included residence (OR=0.012, CI 95% [0.002-0.06] P-p<0.001); education (OR=0.31, CI 95% [0.107-0.895] p<0.05); Occupation (OR=0.142, CI 95% [0.031-0.66] P-Value=0.013); and perception by the respondents that screening is expensive (OR=0.112 CI 95% [0.04-0.309] P-Value<0.001). CONCLUSION: Uptake of cervical cancer screening at Isiolo county is significantly low. This study identified the demographic factors of screening as area of residence and education level. Occupation and the respondents’ opinion that screening is expensive were found to reduce chances of screening among the women. Many of the participants however expressed their willingness to be screened if the service was offered for free. Intensifying health education and community awareness is recommended to equip the women with accurate information regarding cervical cancer and screening.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».