Awareness regarding human papillomavirus and willingness for vaccination among college students with or without medical background in Guizhou Province
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional epidemiological study aimed to investigate awareness regarding human papillomavirus (HPV) and willingness for vaccination among college students with or without medical background in Guizhou Province, China. A logistic regression model was used for univariate and multivariate analyses of cognition to determine factors influencing willingness for vaccination. In total, 2,540 questionnaires were collected, of which 2,360 were valid. The medical and nonmedical groups included 737 (31.2%) and 1,623 (68.8%) individuals, respectively. The medical group had heard of HPV and its vaccines more frequently than the nonmedical group, with the former also having greater awareness than the latter (P < .001). Females (1,325, 56.1%) had heard of HPV and its vaccines more frequently than males (1,035, 43.9%), with the former also having greater awareness than the latter. The cost, safety, and efficacy of the HPV vaccine and lack of knowledge regarding HPV and its vaccines were the main barriers for vaccination. The overall level of knowledge regarding HPV and its vaccines was lower in the nonmedical group and males than in the medical group and females. To help promote willingness for vaccination among the nonmedical group and males, strategies that deepen their knowledge regarding the HPV vaccine are needed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».