The relationship between rural residence and cervical cancer screening in three sub-Saharan countries with different national screening policies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare cervical cancer screening prevalence between urban and rural women aged 30-49 years in three sub-Saharan African countries chosen by their country-specific screening strategy (Burkina Faso, which has a systematic population-based cervical cancer screening programme in place; Tanzania, where opportunistic screening options only are implemented; and Ghana, which has implemented neither one). METHODS: We used the most recent Demographic and Health Surveys data from Burkina Faso, Ghana and Tanzania. We restricted our analysis to women aged 30-49 eligible for cervical cancer screening and categorised them by their place of residence as urban or rural. We calculated screening proportions using country-specific survey weights to estimate the absolute prevalence difference in cervical cancer screening between urban/rural residents. RESULTS: Rural participants represented 69.5% in Burkina Faso, 64.6% in Tanzania and 42.8% in Ghana. Burkina Faso women reported higher cervical cancer screening prevalence at 19.9%, and Ghana participants reported the lowest at 7.4%. Compared with urban participants, rural women screened less across countries, with an absolute prevalence difference in screening wider in Tanzania at 13.1% (95% CI 10.6% to 15.7%), followed by Burkina Faso at 11.1% (95% CI 7.7% to 14.6%) and narrower in Ghana at 5.9% (95% CI 4.1% to 7.7%). CONCLUSION: We found a consistently low screening uptake and a screening prevalence gap disfavouring rural women from these three sub-Saharan African countries, with the narrowest urban/rural gap in Ghana and the widest in Tanzania, which has a large opportunistic cervical cancer screening programme. Our findings offer no indication of a potential benefit of having a systematic screening programme as a tool that can mitigate the screening gap between urban and rural populations. Further screening uptake studies, including more countries, are needed on this topic, which should account for the existing country-specific non-screening related factors in the healthcare system that may influence cervical cancer screening uptake.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».