“Some They Need Male, Some They Need Female”: A Gendered Approach for Breast Cancer Detection in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There are several challenges associated with breast cancer detection in Uganda and other low-and-middle-income countries. One of the identified challenges is attributed to the health workers' gender, which facilitates gender disparities in access to breast cancer detection services. Although this challenge is well acknowledged in existing literature, there are hardly any studies on how it can be addressed. Therefore, drawing on an intersectionality lens, our study examined how to address gender disparities facilitated by health workers' gender in accessing breast cancer detection services in Uganda. Materials and Methods: We collected qualitative data through semi-structured interviews with twenty participants comprising community health workers, primary health care practitioners, non-governmental organizations, district health team, and the Ministry of Health. For the data analysis, thematic analysis was conducted on NVivo using Braun and Clarke's non-linear 6-step process to identify the themes presented in the results section. Results: Four themes emerged from the data analysis: understanding a woman's gender constructions; health workers' approachability; focus on professionalism, not sex; and change in organizational culture. These themes revealed participants' perceptions regarding how to address gender disparities relating to the role health workers' gender play in breast cancer detection. Through the intersectionality lens, our findings showed how gender intersects with other social stratifiers such as religious beliefs, familial control, health worker's approachability, and professionalism within the health workforce. Conclusion: Our findings show that the solutions to address gender disparities in breast cancer detection are individually and socially constructed. As such, we recommend a gendered approach to understand and redress the underlying power relations perpetuating such constructions. We conclude that taking a gendered approach will ensure that breast cancer detection programs are context-appropriate, cognizant of the prevailing cultural norms, and do not restrict women's access to breast cancer detection services.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».