Health literacy and breast cancer preventive practices among market women in Oshodi Local Government Area of Lagos State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health literacy connotes understanding health-related issues and applying a clear understanding of implications in making decisions about one's healthcare needs. Early detection and prompt treatment are cornerstone strategies of breast cancer control. This study assessed the relationship between health literacy and breast cancer prevention practices. Methods: This study was conducted in Lagos State. Participants' socio-demographic characteristics, knowledge about breast cancer, attitude towards breast cancer and practice of screening methods available were obtained. Health literacy was assessed with the health literacy domain of a validated questionnaire (Cronbach's alpha of 0.75) validated by test-retest reliability) that evaluated the ability to use a language to understand health instructions, cognitive awareness of basic health-related situations, symptom recognitions and health actions required. Health literacy variables were measured on a 19-point rating scale. Results: Most participants(40%) were between the ages of 31 and 40, while women aged 60 years and above constituted the least proportion (3.1%) of the sample. The mean health literacy score was 12.27 (SD+1.5). A significant proportion(78.4%) of the women had heard of breast cancer. Participants with university/HND education are less likely (OR = 0.431; 95%CI = 0.039,0.759) to have low health literacy. Also, participants with higher income were less likely to have low health literacy, and knowledge of breast cancer risk factors was generally low. Conclusion: This study shows an above-average mean health literacy score amongst these women; however, inadequate knowledge of risk factors still exists. Education level and income are significant in increasing health literacy on breast cancer preventive practices amongst market women in Lagos, Nigeria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».