Social capital interventions for human papillomavirus (HPV) immunization and cervical cancer screening: A rapid review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social capital can be used as a conceptual framework to include social context as a predictor of human papillomavirus (HPV) vaccination and cervical cancer screening behaviours. However, the effectiveness of interventions that use social capital as a mechanism to improve uptake of immunization and screening remains elusive. Objective: To synthesize empirical evidence on the impact of social capital interventions on HPV immunization and cervical cancer screening and describe key characteristics of such interventions. Methods: Using a rapid review methodology, a search of literature published between 2012 and 2022 was conducted in four databases. Two researchers assessed the studies according to inclusion criteria in a three-step screening process. Studies were assessed for quality and data concerning social capital and equity components and intervention impact were extracted and analyzed using narrative synthesis. Results: Seven studies met the inclusion criteria. Studies found improved knowledge, beliefs and intentions regarding HPV immunization and cervical cancer screening. None of the studies improved uptake of immunization; however, three studies found post-intervention improvements in uptake of cervical cancer screening. All studies either tailored their interventions to meet the needs of specific groups or described results for specific disadvantaged groups. Conclusion: Limited evidence suggests that interventions that consider and reflect local context through social capital may be more likely to increase the uptake of HPV immunization and cervical cancer screening. However, further research must be done to bridge the gap in translating improvements in knowledge and intention into HPV immunization and cervical cancer screening behaviours.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».