Effect of a Health Communication Strategy on Uptake of Cervical Cancer Screening in Isiolo County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Background: To assess the effect of a health communication strategy on women’s community-level uptake of cervical cancer screening in Isiolo County. Purpose: to determine the effect of a health communication strategy on women’s community-level uptake of cervical cancer screening in Isiolo County. Methodology: The study adopted a community-based cluster randomized trial design. Multi-stage sampling was used to derive the sample size. There were 444 women overall, varying in age from 15 to 65 years. Community Health Volunteers disseminated health information to the intervention arm of study and referred participants to link health facilities for screening. An interviewer-administered questionnaire was used for data collection. The research was done between February and August of 2022. Findings: At baseline, the study findings showed that 18.2% of respondents had ever been screened. Reasons for not screening included: fear (12%); feeling healthy (17%) among others. At post-intervention, the cervical cancer screening uptake among the respondents in the intervention arm was found to have increased from 18.2% to 45.9%, while that of the control arm remained at 18%. Respondents in the study’s intervention arm had a 3.867 higher chances of being screened than respondents in the control arm (OR 3.849, CI.1.802- 8.223, P<0.001) Conclusion: At baseline, the screening uptake for cancer of the cervix was low. The existing communication strategies in Isiolo County were limited in addressing cervical cancer. Targeted health communication on cervical cancer screening by Community Health Volunteers, subsequently cervical cancer screening uptake post-intervention.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».