Development and validation of the cervical cancer knowledge scale and HPV testing knowledge scale in a sample of Canadian women
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of cervical cancer and HPV testing are important factors in proactive and continued engagement with screening and are critical considerations as countries move towards the implementation of HPV-based primary screening programs. However, existing scales measuring knowledge of both cervical cancer and HPV testing are not up to date with the current literature, lack advanced psychometric testing, or have suboptimal psychometric properties. Updated, validated scales are needed to ensure accurate measurement of these factors. Therefore, the aim of this study was to develop and validate two scales measuring cervical cancer knowledge and HPV testing knowledge. A pool of items was generated by retaining relevant existing items identified in a 2019 literature search and developing new items according to themes identified in recent systematic reviews. Items were assessed for relevance by the research team and then refined through seven cognitive interviews with Canadian women. A web-based survey including the remaining items (fourteen for each scale development) was administered to a sample of Canadian women in October and November of 2021. After data cleaning, N = 1027 responses were retained. Exploratory and Confirmatory Factor Analysis were conducted, and Item Response Theory was used to select items. The final cervical cancer knowledge scale (CCKS) and HPV testing knowledge scale (HTKS) were unidimensional, and each consisted of eight items. CFA demonstrated adequate model fit for both scales. The developed scales will be important tools to identify knowledge gaps and inform communications about cervical cancer screening, particularly in the context of HPV-based screening implementation.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».