Are we ready for human papillomavirus testing?
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine patient knowledge and preferences about primary human papillomavirus (HPV) testing. Design Cross-sectional survey. Setting Two family practice clinics (urban and suburban) and the social media platforms of 2 hospitals in the greater Toronto area between January and February 2023. Participants A total of 413 Ontario residents aged 25 to 69 years, with a cervix, who qualified for Papanicolaou (Pap) screening and could communicate in English. Methods Electronic survey containing questions about knowledge of, and preferences for, cervical cancer screening, including types of screening and screening intervals, and about education related to HPV and screening intervals. Main findings Of 441 potential participants, 426 were eligible and consented to participate in the study; ultimately 413 provided completed or partially completed surveys (96.9% response rate). Of those who completed a recent Pap test, 57.8% (208 of 360) knew of HPV testing. Initially, 27.8% thought HPV testing was better than Pap testing for cervical cancer screening. After learning HPV tests exist and have self-sampling options, most participants preferred HPV testing (self-sampling 46.3%, provider sampling 34.1%). Annual cervical cancer screening was preferred by 50.1% of participants despite knowing that, for most people, Pap tests should be conducted every 3 years (74.8%). After learning about HPV testing, participants were more likely to prefer 5-year screening intervals (43.8%); however, those in the family practice group were still more likely to prefer 3-year intervals compared with those in the social media group (P<.01). Conclusion Participants in this study identified a preference for HPV testing and self-sampling options. Concerns were raised about extended screening intervals and the safety of self-collected samples that need to be addressed in public health education initiatives during rollout of new screening programs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,004 |
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 ».