Determinants of cervical cancer screening intention among reproductive age women in Ethiopia: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cervical cancer is a leading cause of cancer-related mortality in Ethiopia, despite being preventable. Screening programs remain underutilized despite multiple initiatives. This systematic review and meta-analysis aimed to assess the pooled prevalence of intention to undergo cervical cancer screening and its associated factors among Ethiopian women, addressing a significant gap in national data. METHODS AND MATERIALS: This systematic review and meta-analysis followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Databases such as PubMed, EMBASE, CINAHL, Web of Science, Cochrane Library, HINARI, Google Scholar, and African Journals online were searched using specific keywords and Medical Subject Headings (MeSH). Studies were assessed using a standardized appraisal format adapted from the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Data extraction and analysis were performed using Microsoft Excel-10 and STATA 17 software, respectively. Heterogeneity was evaluated with the I2 statistic and publication bias was examined using Egger's test. Meta-analysis employed a random-effects model. RESULT: Out of the 750 articles retrieved, nine were included in this systematic review and meta-analysis. The pooled prevalence of intention to screen for cervical cancer in Ethiopia was 33% (95% CI: 9%-56%). Factors significantly associated with intention to undergo cervical cancer screening included favorable attitude (POR = 2.15, 95% CI: 1.29, 4.26), good knowledge about cervical cancer screening (POR: 3.49; 95% CI: 2.04, 6.93), and direct subjective norm (POR: 1.54; 95% CI: 1.32, 3.54). CONCLUSION: Based on the findings of this meta-analysis, it was observed that women's intention toward cervical cancer screening was low. Determinants identified included favorable attitude, direct subjective norm, and good knowledge of cervical cancer screening. To enhance women's intention for cervical cancer screening, strategies, and activities should be developed to positively influence perceptions among women and those who influence their decisions. Additionally, efforts to enhance public awareness about cervical cancer and its prevention are crucial.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».