Knowledge and utilization of screening for cervical cancer among female in Ethiopia: a systemic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this systemic review and meta-analysis was to verify that whether knowledge about screening for cervical cancer related with usage of screening for cervical cancer among female in Ethiopia. Previous studies on knowledge about screening for cervical cancer and usage of screening for cervical cancer indicated different findings. We include 12 studies in different regions of Ethiopia. We have done this study focusing on female’s usage of screening for cervical cancer Materials and Methods: Electronic databases were searched from 2014 to 2019.on reference manager software reporting knowledge and usage of screening for cervical cancer. Data extraction and assessment were guided by PRISMA checklist. Observational studies and studies with Newcastle-Ottawa Scale score > 50% were included in the review. The combined adjusted Odds ratios (OR)) and 95% confidence intervals were calculated using random effect model Results: Twelve observational studies involving 4704 participants, 1235 of which had usage of screening for cervical cancer, were included. The combined effect size (OR) for usage of screening for cervical cancer comparing female who know about screening for cervical cancer versus female who did not know about screening for cervical cancer was 1.16 (95%CI 0.28 to 4.77), p = 0.813, I2 = 96.23%). There was significant = heterogeneity (Q = 291.78; p = 0.000; I2 =9 6.23%%. No publication bias was observed (Egger’s test: p = 0.693, Begg’s test: p = 0.131). 47.16% (2218) women who know cervical cancer screening service 11.41% (537) engaged to use screening for cervical cancer. The proportion of utilization of screening for cervical cancer among female aged >20 years was 18.22% in 6 of the 12 studies. The overall proportion of screening usage for cervical cancer was 24.21% and 28.08% for those having knowledge of screening for cervical cancer and not having knowledge screening for cervical cancer, respectively. Conclusions: Knowledge of screening for cervical cancer is not associated with usage of screening for cervical cancer. The association between age and usage of screening for cervical cancer should be explored further.
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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 | 0,020 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».