Structural equation modeling of factors influencing women’s attitudes, comfort and willingness toward risk-stratified breast cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
Risk-stratified breast cancer screening has been proposed as an alternative to age-based screening programs, though its implementation may face challenges and requires support from stakeholders, particularly women. This study used structural equation modeling (SEM) to identify personal factors influencing women's attitudes, comfort level, and willingness towards risk-stratified screening. Factors analyzed included sociodemographic variables, general health, breast cancer risk perception, screening, and genetic testing history. Three models were tested to assess the direct and indirect effects of statistically significant factors. None of the outcomes were significantly associated with women's perceived health or history of genetic testing (all p > 0.05). A history of mammography was found to mediate the relationships between age, perceived risk, and personal breast cancer history with the outcomes. Income also mediated the relationships between education, employment, marital status, and the outcomes. A history of mammography and higher income were significantly associated with more favorable attitudes (β_mammo = 0.157; β_income = 0.098), greater comfort (β_mammo = 0.425; β_income = 0.134), and higher willingness (β_mammo = 0.471; β_income = 0.198) towards risk-stratified screening. In contrast, non-white ethnicity and older age were linked to less favorable attitudes (β_ethnicity = - 0.117; β_age = - 0.071), lower comfort (β_ethnicity = - 0.104; β_age = - 0.269), and decreased willingness (β_ethnicity = - 0.142; β_age = - 0.295). This study identified key factors influencing the acceptability of risk-stratified breast cancer screening that could be targeted to facilitate its implementation.
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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».