Breast Cancer Myths, Mysterious Miracles and Mistrust among Rural Womenfolk in Sarawak
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sarawak hospitals report high rates of advanced cancer among women in remote rural areas. Cultural beliefs, low awareness, socio-economic challenges, geographical barriers, and the lack of specialist cancer care contribute to late diagnoses, particularly in breast cancer, exacerbating disparities in access to timely treatment. OBJECTIVE: This study aimed to explore cultural beliefs, barriers, and healthcare access challenges influencing breast cancer awareness and screening among Sarawak's indigenous and rural communities. METHODS: This qualitative study explores how rural Sarawakian women perceive breast cancer and their access to healthcare. Twenty women from three main geographical terrains in Borneo-coastal, riverine, and highland areas participated in the study. After informed consent was obtained, semi-structured interviews were conducted. Data was coded and thematically analyzed to identify cultural nuances affecting their knowledge. RESULTS: The study found a strong link between cancer and negative beliefs rooted in sociocultural backgrounds. Myths varied, but most associated cancer with death, a fatalistic culture relying on spiritual faith for healing. Participants delayed seeking medical help until "the pain is unbearable," often using oils and herbs first. Lack of knowledge and lack of access to information about cancer are two main findings from the study. Although the majority of the respondents were not equipped with adequate information, they expressed interest in learning about breast screening programs and attending breast cancer awareness campaigns. CONCLUSION: The findings will be used to design behavioral intervention modules to educate rural Sarawak populations about the importance of breast self-examination (BSE) practices, early detection, and screening.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».