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Enregistrement W4290699995 · doi:10.1186/s13027-022-00455-x

Uptake of cervical cancer screening and its predictors among women of reproductive age in Gomma district, South West Ethiopia: a community-based cross-sectional study

2022· article· en· W4290699995 sur OpenAlexaff
Abraham Tamirat Gizaw, Ziad El‐Khatib, Wadu Wolancho, Demuma Amdissa, Shemsedin Bamboro, Minyahil Tadesse Boltena, Seth Christopher Yaw Appiah, Benedict Oppong Asamoah, Yitbarek Wasihun, Kasahun Girma Tareke

Notice bibliographique

RevueInfectious Agents and Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCross-sectional studyCervical cancerMarital statusResidenceOdds ratioLogistic regressionSystematic samplingReproductive medicineHealth facilityDemographyReproductive healthObstetricsPublic healthGynecologyCancerPregnancyEnvironmental healthPopulationInternal medicineHealth servicesNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cervical cancer is a public health challenge despite the available free screening service in Ethiopia. Early screening for cervical cancer significantly improves the chances of successful treatment of pre-cancers and cancers among women of reproductive age. Therefore, this study aimed to assess the uptake of screening and identify the factors among women of reproductive age. METHODS: A community-based cross-sectional study was conducted in Gomma Woreda, Jimma Zone, Ethiopia, from 1st to the 30th of August, 2019. The total sample size was 422. A systematic random sampling technique was employed. Data were collected using a structured questionnaire, entered in epidata, and exported and analyzed using SPSS version 20.0 software packages. Descriptive, bivariate and multivariable logistic regression analyses with 95% CI for odds ratio (OR) were performed to declare a significant predictors. RESULT: A total of 382 study participants were involved with a response rate of 90.5%. The mean age of the study participants was 26.45 ± 4.76 SD. One hundred forty-eight (38.7%) of participants had been screened for CC. Marital status (AOR = 10.74, 95%, CI = 5.02-22.96), residence (AOR = 4.45, 95%, CI = 2.85-6.96), educational status (AOR = 1.95, 95% CI = 1.12-3.49), government employee (AOR = 2.61, 95%, CI = 1.33-5.15), birth experience (AOR = 8.92, 95% CI = 4.28-19.19), giving birth at health center and government hospitals (AOR = 10.31, 95% CI = 4.99-21.62; AOR = 5.54, 95% CI = 2.25-13.61); distance from health facility (AOR = 4.41, 95% CI = 2.53-9.41), health workers encouragement (AOR = 3.23, 95% CI = 1.57-6.63), awareness on cervical cancer (AOR = 0.37, 95% CI = 0.19-0.72), awareness about CC screening (AOR = 4.52, 95%, CI = 2.71-7.55) and number of health facility visit per year (AOR = 3.63, 95%, CI = 1.86-6.93) were the predictors for the uptake of cervical cancer screening. CONCLUSION: The uptake of cervical cancer screening was low. Marital status, residence, occupation, perceived distance from screening health facility, health workers encouragement, number of health facility visits, birth experience, place of birth, and knowledge about cervical cancer screening were the predictors. There is a need to conduct further studies on continuous social and behavioral change communication.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,303 · 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'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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