Factors Affecting the Cervical Cancer Screening Behaviors of Japanese Women in Their 20s and 30s Using a Health Belief Model: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the incidence and mortality rates of cervical cancer (CC) have increased among young women. Cervical cancer screening (CCS) is crucial to reducing the incidence and mortality of CC in a country such as Japan, where it is challenging to raise HPV vaccination rates. The purpose of this study was to identify psychological and personal characteristics relating to CCS participation among young people by using the Health Belief Model (HBM). For this cross-sectional study, an internet survey was conducted between February-March 2018. Based on HBM and personal characteristics, χ2 tests and logistic analyses were used to identify factors influencing CCS. Responses obtained from 816 women in their 20s and 30s were used in the analysis. For HBM-based psychological characteristics, the odds ratios were significantly higher for "cues to participation in screening" and "barriers to participation at the time of cancer screening", while "barriers to participation before cancer screening" showed significantly lower odds ratios. On the other hand, it was found that the presence of children and having regular health checkups affected the attributes of screening that were significant for decision-making. Therefore, it is important to create proactive measures to encourage younger women to undergo medical examinations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».