Women’s cellphone access and ownership in rural Uganda: implications for self-care interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization (WHO) call for cervical cancer elimination includes increasing global cervical screening coverage. HPV-based self-collection (HPV-SC) is a promising screening model for low- and middle-income countries (LMICs), and while digital technology, such as cellphones, can be used to streamline HPV-SC, there is limited data on digital technology penetration in LMICs. Determining women's cellphone access is critical to understanding the feasibility of using cellphones to support HPV-SC. METHODS: This study is a secondary analysis of a larger clinical trial. Participants of a cluster-randomized trial comparing HPV-SC models in Uganda completed a survey, including questions about demographics, cellphone access/ownership, prior cervical cancer screening (CCS), and willingness to receive CCS information by text. A logistic regression model was used to determine adjusted rates of cellphone ownership using survey variables as factors. RESULTS: Of 2019 participants, 76.1% owned a cellphone. In non-cellphone owners (n = 483), 82.4% had daily cellphone access and 7.3% had no access. Compared to non-cellphone owners, cellphone owners were significantly older, more educated, closer to major health centers, more likely to have prior CCS, and more willing to receive a CCS text. In the logistic regression model, the aforementioned variables were all significantly associated with the odds of owning a cellphone. CONCLUSIONS: As health care systems consider adopting HPV-SC, it is imperative to understand digital technology penetration. The majority of participants were cellphone owners and were willing to receive CCS information by text; however, significant socioeconomic and demographic differences remain between cellphone owners and non-owners. Further investigation is needed to understand whether HPV-SC using cellphones is feasible in similar settings. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN, 12767014 . CLINICALTRIALS: gov, NCT04000503 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».