Determinants of chronic non-communicable disease screening among adults in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The pervasiveness and growing concern of non-communicable diseases (NCDs) in developing countries, which were considered not in the distant historical past, as diseases of only the affluent and of developed countries, is no longer in doubt. The proportion of deaths attributable to NCDs today includes figures never witnessed in any previous historical period. Delayed screening is one of the drivers of this worrying trend. The objective of this study, therefore, was to examine the determinants of NCD screening in Ghana. We fitted logistic regression models to a sample of 1342 individuals who successfully completed a cross-sectional survey across three cities in Ghana. Results show that factors such as knowledge on the causes of NCDs, health insurance, high neighbourhood social capital, poor self-rated health, and exposure to NCDs campaign messages significantly predicted an increased likelihood of NCDs screening. However, socio-cultural beliefs such as developing NCDs being the will of God or the enemy being able to spiritually inflict an individual with NCDs were found to be associated with a lower likelihood of screening for NCDs. Beyond the traditional determinants of health, this study expands the analytical gaze and frontiers of the determinants of NCDs in Ghana through the lens of socio-cultural belief systems. While improving access to healthcare, exposure and knowledge through educational programs as well as building community social capital might be important in scaling up NCD screening, dismantling untenable beliefs and misconceptions is similarly 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».