Promoting Cancer Screening Literacy through Faith-Based Organizations: Perspectives of Muslim Imams
Notice bibliographique
Résumé
Background: Immigrants tend to have lower rates of cancer screening. Inequity in screening rates may stem from socio-cultural barriers and religious misinterpretations, both of which can be influenced by faith-based organizations and religious leaders. The aim of this study was to explore the knowledge and attitudes held by Muslim religious leaders, or Imams, about cancer screening, as well as the role they perceive they can play in improving cancer screening health literacy among South Asian Muslim immigrant women. Methods: We conducted interviews with eight imams from faith-based organizations in Calgary, Canada. Participants’ knowledge and attitudes were inductively summarized using descriptive analysis, while practices were deductively thematically analyzed using the Socioecological Model and the Communication for Development approach. Results: We found participants mostly had some knowledge of cancer but lesser knowledge of different screening tests and of low screening rates among immigrants. Participants identified a lack of information about the healthcare system as the major barrier to cancer screening among immigrants and discussed the impact of culture and religion on screening. Participants proposed that their role as a speaker in the community, role in faith-based organizations, access to large facilities and crowds, and collaboration with universities and healthcare professionals would be fruitful in promoting cancer screening among South Asian Muslim immigrant women. Conclusion: Imams were highly supportive of incorporating health messaging into faith-based messaging. Future work should focus on collaboration between religious leaders and health professionals as recommended in this study.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».