Exposure to mass media chronic health campaign messages and the uptake of non-communicable disease screening in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of this study was to examine the relationship between exposure to mass media health campaign massages and the uptake of non-communicable diseases (NCDs) screening services in Ghana and whether this relationship differs by place of residence. Available evidence suggests a general low uptake of NCDs screening in developing country settings. Unfortunately, many NCDs evolve very slowly and are consequently difficult to detect early especially in situations where people do not screen regularly and in settings where awareness is low. In this study, we contribute to understanding the potential role of the media in scaling up NCDs screening in developing countries. We fitted multivariate logistic regression models to a sample of 1337 individual surveys which were collected at the neighborhood level in three Ghanaian cities. Overall, the results show that exposure to mass media chronic NCD health campaign messages was significantly associated with increased likelihood of screening for NCDs. The results further highlight neighborhood-level disparities in the uptake of NCDs screening services as residents of low-income and deprived neighborhoods were significantly less likely to report being screened for NCDs. Other factors including social capital, knowledge about the causes of NCDs and self-rated health predicted the likelihood of chronic NCDs screening. The results demonstrate mass media can be an important tool for scaling up NCDs screening services in Ghana and similar contexts where awareness might be low. However, place-based disparities need to be addressed.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».