Does cancer literacy predict cancer screening intention or uptake? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between cancer literacy (CL) and cancer screening behaviors, including screening intention and uptake. METHODS: A comprehensive search was conducted across three databases up to October 2024 (CRD42024500935). Studies were included if they (i) had an observational design, (ii) measured CL using validated or ad hoc tools, and (iii) quantified its association with cancer screening intention and/or uptake. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Findings were narratively synthesized by cancer type for each outcome. RESULTS: Six cross-sectional studies met the inclusion criteria: one focused on screening intention, four on screening uptake, and one on both outcomes. Data were available for breast, cervical, colorectal, prostate, and skin cancer. Study quality was heterogeneous, with most studies rated as fair quality and affected by methodological limitations, including reliance on self-reported data, imprecise outcome definitions and measurements, and heterogeneous target populations. While higher levels of CL were linked to increased screening intentions in both included studies, findings on screening uptake were inconsistent across and within cancer types, with significant associations more commonly observed in adjusted analyses. Although a few studies suggested that awareness of the importance of preventive measures may influence screening adherence, the overall results remained inconclusive across all cancer types. CONCLUSIONS: This review suggests a positive association between higher CL and cancer screening intentions, although the evidence is limited. The role of CL in screening uptake remains uncertain, indicating that additional factors may influence adherence. Given the limited evidence, methodological variability, and study limitations, further research employing more robust and standardized approaches is essential to better understand the role of CL in cancer-related behaviors. PRACTICAL IMPLICATIONS: Improving CL may have a role in shaping cancer screening behaviors, particularly in promoting screening intention. More rigorous research is needed to clarify the role of CL in screening behaviors.
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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 | 0,013 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».