Cervical cancer knowledge and barriers and facilitators to screening among women in two rural communities in Guatemala: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 80% of deaths due to cervical cancer occur in low- and middle-income countries. In Guatemala, limited access to effective screening and treatment has resulted in alarmingly high cervical cancer incidence and mortality rates. Despite access to free-of-cost screening, women continue to face significant barriers in obtaining screening for cervical cancer. METHODS: In-depth interviews (N = 21) were conducted among women in two rural communities in Guatemala. Interviews followed a semi-structured guide to explore knowledge related to cervical cancer and barriers and facilitators to cervical cancer screening. RESULTS: Cervical cancer knowledge was variable across sites and across women. Women reported barriers to screening including ancillary costs, control by male partners, poor provider communication and systems-level resource constraints. Facilitators to screening included a desire to know one's own health status, conversations with other women, including community health workers, and extra-governmental health campaigns. CONCLUSIONS: Findings speak to the many challenges women face in obtaining screening for cervical cancer in their communities as well as existing facilitators. Future interventions must focus on improving cervical cancer-related knowledge as well as mitigating barriers and leveraging facilitators to promote screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».