Demographic and socioeconomic factors associated with cervical cancer screening among women in Serbia
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Effective reduction of cervical cancer incidence and mortality requires strategic measures encompassing the implementation of a cost-effective screening technology. Serbia has made significant strides, introducing organized cervical cancer screening in 2012. However, various impediments to screening implementation persist. The aim of the study was to estimate the socioeconomic factors associated with cervical cancer screening among women in Serbia. Methods: Data from 2019 National Health Survey of the population of Serbia were used in this study. The study is cross sectional survey on a representative sample of the population of Serbia. Present total number of participants analyzed in survey 6,747. Results: In Serbia, 67.2% of women have done a Pap test at any time during their lives, of which 46.1% of women have undergone cervical cancer screening in the past 3 years. About a quarter of women have never undergone a Pap test in their life (24.3%). The probability of never having a Pap test have: the youngest age group (15-24 years) is 1.3 times more likely than the oldest age group (OR = 1.31), unmarried women 0.3 times more often than married women (OR = 0.37), respondents with basic education 0.9 times more often than married women (OR = 0.98), the women of lower socioeconomic status 0.5 times more often than respondents of high socioeconomic status (OR = 0.56). Conclusion: Enhancement of the existing CCS would be the appropriate public health approach to decrease the incidence and mortality of cervical cancer in the Republic of Serbia.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».