The association between adherence to cancer screening programs and health literacy: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of a cancer screening program relies on its adherence rate. Health literacy (HL) has been investigated among the factors that could influence such participation, but the findings are not always consistent. The aim of this meta-analysis was to summarize the evidence between having an adequate level of HL (AHL) and adherence to cancer screening programs. PubMed, Scopus, and Web of Science were searched. Cross-sectional studies, conducted in any country, that provided raw data, unadjusted or adjusted odds ratio (OR) on the associations of interest were included. The quality of the studies was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. Inverse-variance random effects methods were used to produce pooled ORs and their associated confidence interval (CI) stratified by time interval (e.g., undergoing screening in the last period, or at least once during lifetime) for each cancer type, considering unadjusted and adjusted estimates separately. A sensitivity analysis was performed for those studies providing more estimates. Overall, 15 articles of average-to-good quality were pooled. We found a significant association between AHL and higher screening participation for breast, cervical and colorectal cancer, independently of other factors, both overall (N = 7, aOR = 1.73; 95% CI: 1.27-2.36; N = 3, aOR = 1.64; 95% CI: 1.30-2.09; and N = 5, aOR = 1.25, 95% CI: 1.12-1.39, respectively) and in most time-stratified analyses. The sensitivity analyses confirmed these results. Health literacy seems to be critical for an effective cancer prevention. Given the high prevalence of illiterate people across the world, a long-term action plan is needed.
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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».