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Enregistrement W4282966929 · doi:10.3390/curroncol29060344

Female Healthcare Workers’ Knowledge, Attitude towards Breast Cancer, and Perceived Barriers towards Mammogram Screening: A Multicenter Study in North Saudi Arabia

2022· article· en· W4282966929 sur OpenAlexvenueno aff
Anfal Mohammed Alenezi, Ashokkumar Thirunavukkarasu, Farooq Ahmed Wani, Hadil Alenezi, Muhannad Faleh Alanazi, Abdulaziz Saud Alruwaili, Rasha Alashjaee, Faisal Harbi Alashjaee, Abdulaziz Khalid Alrasheed, Bandar Dhaher Alshrari

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerFamily medicineHealth careLogistic regressionApprehensionCancerBreast cancer screeningPopulationMammographyEnvironmental healthNursingInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer among women in the Kingdom of Saudi Arabia and other Middle East countries. This analytical cross-sectional study assessed knowledge, attitude towards breast cancer, and barriers to mammogram screening among 414 randomly selected female healthcare workers from multiple healthcare facilities in northern Saudi Arabia. Of the studied population, 48.6% had low knowledge, and 16.1% had a low attitude towards breast cancer risk factors and symptoms. The common barriers to mammogram screening were fear to discover cancer (57.2%) and apprehension regarding radiation exposure (57%). Logistic regression analysis found that lack of awareness regarding mammogram was significantly associated with age (p = 0.030) and healthcare workers category (ref: physicians: p = 0.016). In addition, we found a significant negative correlation between knowledge and barrier scores (Spearman’s rho: −0.315, p < 0.001). It is recommended to develop target-oriented educational programs for the healthcare workers, which would empower them to educate the community regarding the risk factors and the importance of mammogram screening. Furthermore, a prospective study is warranted in other regions of the Kingdom of Saudi Arabia to understand the region-specific training needs for the healthcare workers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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