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Enregistrement W4385851116 · doi:10.2196/43345

Using the Multidimensional Health Locus of Control Scale Form C to Investigate Health Beliefs About Bladder Cancer Prevention and Treatment Among Male Patients: Cross-Sectional Study

2023· article· en· W4385851116 sur OpenAlexvenueno aff
Zhaoquan Xing, Meng Ji, Yi Shan, Zhaogang Dong, Xiaofei Xu

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocus of controlHealth literacyBladder cancerMedicineCancer preventionPsychological interventionScale (ratio)Health Information National Trends SurveyClinical psychologyGerontologyPsychologyCancerHealth careInternal medicinePsychiatryDevelopmental psychologyHealth information

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bladder cancer is a leading cause of death among Chinese male populations in recent years. The health locus of control construct can mediate health status and outcomes, and it has proven helpful in predicting and explaining specific health-related behaviors. However, it has never been used to investigate health beliefs about bladder cancer prevention and treatment. OBJECTIVE: This study aimed to classify male patients into different latent groups according to their beliefs about bladder cancer prevention and treatment and to identify associated factors to provide implications for the delivery of tailored education and interventions and the administration of targeted prevention and treatment. METHODS: First, we designed a four-section questionnaire to solicit data: section 1-age, gender, and education; section 2-the communicative subscale of the All Aspects of Health Literacy Scale; section 3-the eHealth Literacy Scale; and section 4-health beliefs about bladder cancer prevention and treatment measured by the Multidimensional Health Locus of Control Scale Form C. We hypothesized that the participants' health beliefs about bladder cancer prevention and treatment measured in section 4 could be closely associated with information collected through sections 1 to 3. We recruited 718 Chinese male patients from Qilu Hospital of Shandong University, China, and invited them to participate in a web-based questionnaire survey. Finally, we used latent class analysis to identify subgroups of men based on their categorical responses to the items on the Multidimensional Health Locus of Control Scale Form C and ascertained factors contributing to the low self-efficacy group identified. RESULTS: We identified 2 subgroups defined as low and moderate self-efficacy groups representing 75.8% (544/718) and 24.2% (174/718) of the total sample, respectively. Men in the low self-efficacy cluster (cluster 1: 544/718, 75.8%) were less likely to believe in their own capability or doctors' advice to achieve optimal outcomes in bladder cancer prevention and treatment. Men in the moderate self-efficacy cluster (cluster 2: 174/718, 24.2%) had distinct psychological traits. They had stronger beliefs in their own capability to manage their health with regard to bladder cancer prevention and treatment and moderate to high levels of trust in health and medical professionals and their advice to achieve better prevention and treatment outcomes. Four factors contributing to low self-efficacy were identified, including limited education (Year 6 to Year 12), aged ≥44 years, limited communicative health literacy, and limited digital health literacy. CONCLUSIONS: This was the first study investigating beliefs about bladder cancer prevention and treatment among Chinese male patients. Given that bladder cancer represents a leading cause of death among Chinese male populations in recent years, the low self-efficacy cluster and associated contributing factors identified in this study can provide implications for clinical practice, health education, medical research, and health policy-making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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