Barriärer och främjande faktorer för kvinnliga migranters deltagande i screening för livmoderhalscancer : En litteraturöversikt över kvalitativ forskning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Globally approximately 570,000 women were diagnosed with cervical cancer during the year 2018 making the condition the fourth most common cancer in women. Studies indicate that migrant women are screened for cervical cancer to a lower extent than nonmigrant women, which is a problem that requires attention. Aim: The aim of the present study was to describe migrants' experiences of cervical cancer screening. The aim was specified with two questions: What do migrant women experience as hindering regarding screening for cervical cancer? What do migrant women experience as facilitating regarding screening for cervical cancer? Method: A descriptive design with a literature review was used, twelve scientific qualitative articles were reviewed and analysed. Results: The four main themes were: barriers related to the healthcare system, sociocultural barriers, barrier at the individual level, and factors that promote participation in cervical cancer screening. The results showed that the main barriers were insufficient knowledge, language barriers and cultural barriers. Facilitating factors included cultural adaption and increased dissemination of information. Conclusion: In order to also suit immigrant women development of the screening programmes in the countries included in the bachelor thesis (Sweden, Norway, Finland, USA and Canada) is needed.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,006 |
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 ».