Barriers and Facilitators to Shared Decision-Making for HPV Self-Sampling in LMICs: A Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is the second most common cancer among women in lower-middle-income countries (LMICs), contributing to the disproportionately high number of disability-adjusted life years in these regions.1,2 Shared decision-making (SDM) is a healthcare model that promotes patient-centered care by involving patients and family caregivers in collaborative treatment decision-making.3 Despite relatively high SDM awareness in high-income countries (HICs), seven studies have highlighted low awareness among healthcare professionals in LMICs, with cultural and operational barriers impeding its practice.4 The HPV-Automated Visual Evaluation (PAVE) Study is a multinational initiative focused on improving cervical cancer prevention in resource-constrained regions.5 This study aims to investigate stakeholders' understanding, views, and attitudes towards cervical cancer prevention and screening, and their preferences for receiving information and participating in decision-making.5 This will be achieved by analyzing the qualitative interviews with scientific experts and healthcare providers from the four participating sites (Brazil, El Salvador, Nigeria, and Tanzania).5 Thematic analysis is being applied to the interview transcripts to identify common themes and patterns, and enhance our understanding of stakeholder perspectives. Due to structural and cultural differences between HICs and LMICs, we expect that tailoring SDM to address specific barriers in LMICs will enhance its acceptance and utilization, leading to improved patient outcomes and satisfaction in cervical cancer prevention and treatment. If validated, the findings from the PAVE study may inform the widespread adoption and enhancement of cervical cancer prevention programs on a global scale. References Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries [published correction appears in CA Cancer J Clin. 2020 Jul;70(4):313. doi: 10.3322/caac.21609]. CA Cancer J Clin. 2018;68(6):394-424. doi:10.3322/caac.21492 Momenimovahed, Z., Mazidimoradi, A., Maroofi, P., Allahqoli, L., Salehiniya, H., & Alkatout, I. (2023). Global, regional and national burden, incidence, and mortality of cervical cancer. Cancer reports (Hoboken, N.J.), 6(3), e1756. https://doi.org/10.1002/cnr2.1756 Faiman B, Tariman JD. Shared Decision Making: Improving Patient Outcomes by Understanding the Benefits of and Barriers to Effective Communication. Clin J Oncol Nurs. 2019;23(5):540-542. doi:10.1188/19.CJON.540-542 Sam S, Sharma R, Corp N, Igwesi-Chidobe C, Babatunde OO. Shared decision making in musculoskeletal pain consultations in low- and middle-income countries: a systematic review. Int Health. 2020;12(5):455-471. doi:10.1093/inthealth/ihz077 de Sanjosé S, Perkins RB, Campos NG, et al. Design of the HPV-Automated Visual Evaluation (PAVE) Study: Validating a Novel Cervical Screening Strategy. Preprint. medRxiv. 2023;2023.08.30.23294826. Published 2023 Oct 23. doi:10.1101/2023.08.30.23294826
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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 | 0,027 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».