MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4286293721 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e18577

Efficacy of an educational comic book for HPV vaccination information in Nigeria.

2022· article· en· W4286293721 sur OpenAlexaff
Mohana Roy, Atif Saleem, Ayah Said, Itoro Inoyo, Philip Garrity, Yetunde Bashorun, Tunji Anjorin, Paulette Ibeka, Danna Remen, Franklin W. Huang, Ami S. Bhatt

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsMedicineCervical cancerFamily medicineCancerMedical educationInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18577 Background: In Nigeria, cervical cancer is the second most common cancer in part due to disparities in education, access to screening, and access to treatment. In Nigeria, the HPV vaccine is planned for introduction into the public sector but will not be mandated. Given the preventable nature of the disease and need for public awareness, we developed an easy-to-understand teaching tool, the Global Oncology (GO) Comic Book focused on both general cancer education and about cervical cancer and HPV vaccination. Methods: The GO Comic Book is set in modern-day Lagos, Nigeria and aims to dispel myths and misconceptions associated with cancer in general and cervical cancer in particular. After developing the comic book, we developed a teaching guide and a plan for a pilot distribution of the comic book to students in Nigeria. In late 2019, GO and programmatic partners including the Clinton Health Access Initiative (CHAI), Cancer Education and Advocacy Foundation of Nigeria (CEAFON) and Panaramic Comics (based in Lagos, Nigeria) successfully conducted a pilot distribution of the GO Comic Book to nearly 5,000 students representing 18 junior secondary schools in Lagos and Rivers states. The comic books were distributed as part of 12 school assemblies which featured interactive, live-readings of the comic book by students and Nigerian physician volunteers. Pre-/post-tests with 9 questions were administered to a subset of the students (N = 202) to assess change in knowledge before and after the educational assemblies and data was analyzed using descriptive statistics. Results: The response rate of the 202 administered surveys was 98% (N = 198) with 193 female (97.5%) and 5 male (2.5%) respondents. Participants were an average of 11.2 years of age. All multiple-choice-type assessment items showed shifts to better-informed responses following the educational intervention. The item with the highest positive-percent change as assessed in the post survey queried: “what types of virus can cause cervical cancer?” (pre-test = 25.2%, post-test = 68.2%). The table below shows the cervical cancer related questions that were asked and the proportion of correct answers. Conclusions: The GO comic book in conjunction with school assemblies, improved the knowledge regarding cervical cancer causes and risk factors in Nigerian school children. Findings highlight the lack of knowledge regarding cervical cancer among the young population eligible for HPV vaccination, and describe an effective educational strategy in this setting.[Table: see text]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,364 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetSocial Media in Health Education→Travaux en français237 207→