Effectiveness of an Educational Program on Awareness of Breast Cancer Risk Factors, Symptoms, and Barriers to Seeking Medical Help among Adolescent Omani School Students—An Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: Women in Oman and low- and middle-income countries (LMICs) are usually diagnosed with BC at a younger age and more advanced stage, with poor five-year survival. This study aims to evaluate the effectiveness of breast cancer (BC) related educational programs among female Omani adolescents. Materials and Methods: Six female-only public schools were randomly selected from three governorates of Oman and assigned to the control or interventional group. An Arabic version of the Breast Cancer Awareness Measure questionnaire was used to evaluate students attending grades 10 and 11 at baseline (T0) and after 4 weeks (T1). After T0, the intervention group participated in a one-hour BC education program involving group discussions, a slideshow presentation, leaflets, and online access to program materials and videos. Non-parametric tests were used to compare scores between intervention and control groups and within each group across time (T0 vs. T1). Results: A total of 1106 students participated, of which 547 (49.5%) and 559 (50.5%) were allocated to the control and intervention groups, respectively. Recognition of BC risk factors (Z = 18.67; p < 0.001) and symptoms (Z = 20.01; p < 0.001) increased significantly in the intervention group between T0 and T1 and compared to the control group at T1 (U = 27.27; p < 0.001, and U = 25.75; p < 0.001, respectively). Anticipated time to seeking medical help (Z = 18.67; p < 0.001) and barriers to help-seeking (Z = 7.91; p < 0.001) decreased significantly between T0 and T1 in the intervention group and compared to the control group at T1 (U = 15.78; p < 0.001, and U = 3.44; p = 0.001, respectively). Conclusion: The program increased knowledge of BC risk factors and symptoms and promoted early medical help-seeking among Omani female adolescents. Healthcare strategic planners and policy-makers in Oman and low- and middle-income countries should consider incorporating cancer education programs in the national school curriculum to minimize delays in BC diagnosis and improve the survival rate.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».