Does Prior Experience Matter? Intention to Undergo Cervical Cancer Screening among Rural Women in South-Central Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Early screening for cervical cancer has substantially reduced the morbidity and mortality attributed to it. This study aimed to assess factors that affect the intention to undergo cervical cancer screening among rural women attending primary healthcare facilities in south-central Ethiopia. A health-facility-based, cross-sectional study design was employed for which the calculated required sample size was 427. An interviewer-administered structured questionnaire was adapted from previously published research and used to collect data. Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 27 was used for the statistical analysis. A logistic regression model was used to determine the factors that influenced the women's intention to undergo cervical cancer screening. A total of 420 women participated in this study, with a response rate of 98%. The mean score from the questionnaire that was used to assess the women's intention to undergo cervical cancer screening was 10.25 (SD ± 2.34; min 3, max 15). The absence of previous screening experience (AOR: 0.498; 95% CI 0.27-0.92) and high degree of perceived behavioural control (AOR, 0.823; 95% CI 0.728-0.930) were significantly negatively associated with women's intention to undergo cervical cancer screening. Previous screening experience and perceived behavioural control significantly influenced the intention to undergo cervical cancer screening. Women in rural areas could, therefore, benefit from awareness-creation programmes that focus on these factors.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».