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Enregistrement W7116716100 · doi:10.1155/ogi/4476955

Factors Associated With Low Utilization of Cervical Cancer Screening Services in Gazipur, Bangladesh

2025· article· en· W7116716100 sur OpenAlexaff
Muhammad Ashik-Ur-Rahman, Md. Afzal Hossen, Rowfun Rahman, Farhana Huq, Mohibbul Haque, Junnatul Fardous Marfi, Mohammad Delwer Hossain Hawlader

Notice bibliographique

RevueObstetrics and Gynecology International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésCervical cancer screeningCervical cancerCancer screeningCervical screeningMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite its availability, cervical cancer screening services continue to remain underutilized in many regions. This study aimed to assess the prevalence and determinants of cervical cancer screening uptake among women in the north-central area of Bangladesh. Methods: In this cross-sectional study, between May and October 2022, women aged 30-60 years attending a tertiary care hospital in Gazipur district were approached for inclusion. Face-to-face interviews were conducted using a semistructured questionnaire. A total of 252 women were consecutively recruited within the study period. The self-reported screening practice was recorded and verified by matching with identification numbers provided for screening by the hospital, and reasons for nonutilization were also collected. Results: Only 12 women (4.76%) had ever been screened for cervical cancer. Lower knowledge scores (OR: 0.26 and 95% CI: 0.08-0.95) were associated with higher odds of nonutilization of cervical cancer screening services on multivariable analysis. Despite high awareness of symptoms and risk factors, only 15.08% knew that screening prevents cancer. The main reasons for not getting screened were fear of pain (98.33%) and feeling shy (52.50%). Conclusion: Awareness-increasing programs are recommended to improve the utilization of cervical cancer screening among women.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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