“It Will Lead You to Make Better Decisions about Your Health”—A Focus Group and Survey Study on Women’s Attitudes towards Risk-Based Breast Cancer Screening and Personalised Risk Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Singapore launched a population-based organised mammography screening (MAM) programme in 2002. However, uptake is low. A better understanding of breast cancer (BC) risk factors has generated interest in shifting from a one-size-fits-all to a risk-based screening approach. However, public acceptability of the change is lacking. Focus group discussions (FGD) were conducted with 54 women (median age 37.5 years) with no BC history. Eight online sessions were transcribed, coded, and thematically analysed. Additionally, we surveyed 993 participants in a risk-based MAM study on how they felt in anticipation of receiving their risk profiles. Attitudes towards MAM (e.g., fear, low perceived risk) have remained unchanged for ~25 years. However, FGD participants reported that they would be more likely to attend routine mammography after having their BC risks assessed, despite uncertainty and concerns about risk-based screening. This insight was reinforced by the survey participants reporting more positive than negative feelings before receiving their risk reports. There is enthusiasm in knowing personal disease risk but concerns about the level of support for individuals learning they are at higher risk for breast cancer. Our results support the empowering of Singaporean women with personal health information to improve MAM uptake.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».