Perceptions of cervical screening uptake amongst South Asian women in Ontario, Canada: a concept mapping study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regular cervical screening can significantly reduce the onset and prevalence of cervical cancer. In Ontario, Canada, South Asian women have the lowest rates of cervical cancer screening among major ethnic groups in the province. METHODS: Using an innovative and participant-driven method called Concept Mapping (CM), we set out to understand how the lives and experiences of South Asian women living in Ontario shape their decisions around getting screened for cervical cancer. We engaged over 70 South Asian women and people who serve them in healthcare and community, to drive the CM process. RESULTS: Participants brainstormed 45 unique and distinct statements. Through sorting and map interpretation, participants identified and interpreted 6 clusters amongst the statements: (1) Personal beliefs and misconceptions around cervical cancer; (2) Education and knowledge issues around cervical cancer; (3) Cultural beliefs and influences specific to sexual health; (4) Barriers to prioritizing uptake of cervical screening; (5) System/ infrastructure gaps or inadequacies; and (6) Lack of comfort and supportive relationships in healthcare. Additional analysis shows us the interrelationships between the ideas. Statements within the clusters about education and knowledge issues around cervical cancer, personal beliefs and misconceptions, as well as cultural beliefs and influences specific to sexual health are viewed as distinct beliefs with clear effects on the uptake of cervical screening. More complex interrelationships are seen with the cluster of statements about barriers to prioritizing uptake of cervical screening. CONCLUSIONS: As Ontario and many other jurisdictions around the world seek to strengthen cervical screening efforts in line with national and international goals to eliminate cervical cancer by 2040, it is critical to address underscreening. This CM study recognizes the value of engaging those most impacted by an issue, to identify and prioritize how and where to intervene to address low rates of cervical screening. To address underscreening we need to design multi-level interventions that address the identified ideas and the interrelationships among them.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».