Implementation of a Cervical Cancer Screening Intervention for Under- or Never-Screened Women in Ontario, Canada: Understanding the Acceptability of HPV Self-Sampling
Notice bibliographique
Résumé
With appropriate screening, cervical cancer can be prevented. In Ontario, Canada, some groups of women have low screening rates. South Asian, Middle Eastern and North African women are particularly at risk of under-screening. Currently, cytology-based screening is used in Ontario, although the growing evidence and adoption of HPV testing for cervical screening has encouraged many jurisdictions around the world to move towards HPV testing, with the option of self-sampling. We conducted an intervention beginning in June 2018, where we recruited over 100 under- or never-screened (UNS) women who identify as South or West Asian, Middle Eastern or North African from the Greater Toronto Area, to understand the uptake and acceptability of HPV self-sampling as an alternative to a Pap test. Participants self-selected if they tried the kit or not and completed both quantitative and qualitative research activities. This paper focuses on the qualitative arm of the study, where follow-ups and five focus groups were conducted with those who tried the kit (three groups) and those who did not (two groups), as well as eight key informant interviews with community champions and others who were involved in our recruitment. We used the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to guide our data collection and analysis. Major themes around convenience, privacy and comfort came from the data as important drivers of the uptake of the intervention. The role of community champions and peers in engaging and educating UNS women, as well as having self-confidence to collect the sample, also came out as factors impacting uptake and plans for continued use. Overall, the intervention showed that HPV self-sampling is an acceptable alternative to a Pap test for some but not all UNS women in Ontario.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».