Implementation of Clinical Practice Guidelines to Prevent Cervical Cancer: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical cancer is a common cause of death among women globally, particularly in Africa. Each year, an average of 7093 women in Nigeria die from cervical cancer. Clinical practice guidelines developed by the Society of Obstetrics and Gynecology of Nigeria (SOGON) aim to prevent cervical cancer. However, the extent of their adoption among gynecologists remains unclear. OBJECTIVE: This study aimed to assess Nigerian gynecologists' awareness, understanding, and incorporation of the SOGON clinical practice guidelines for cervical cancer prevention in their clinical practices. METHODS: A convergent parallel mixed methods design was used. Quantitative data were collected via a web-based and in-person survey distributed to gynecologists attending the 57th SOGON Annual General Meeting in Kano, Nigeria (November 2023). A total of 105 gynecologists completed the survey (response rate: 80%). Key informant interviews (n=12) were conducted to provide qualitative insights. Quantitative data were analyzed using descriptive and inferential statistics, including logistic regression (P<.05). Thematic analysis was applied to qualitative data. RESULTS: Among the 105 respondents (mean age 50, SD 8.3 y and mean postresidency practice 12, SD 9.4 y), 98 (93.3%) reported awareness of the SOGON guidelines, and 74 (70.5%) endorsed their importance for cervical cancer prevention. However, only 58.1% (61/105) of the respondents reported integrating the guidelines into routine clinical practice. Barriers to implementation included limited training (71/105, 67.6%), resource constraints (64/105, 60.9%), and lack of institutional support (57/105, 54.3%). Qualitative data reinforced the need for more tailored guidelines for high-risk populations and rural settings. In addition, 70.5% (74/105) of the respondents advocated for a participatory guideline review process to ensure relevance and feasibility. CONCLUSIONS: While awareness of the SOGON guidelines is high, their integration into clinical practice remains suboptimal due to systemic barriers. Strengthening training programs, improving access to resources, and enhancing institutional support are critical to increasing guideline adoption and advancing cervical cancer prevention efforts in Nigeria.
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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 | 0,049 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».