Assessment of factors associated with positive results using visual inspection with acetic acid or Lugol’s iodine among women screened for cervical cancer at Muhima District Hospital, Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cervical cancer is a critical concern to women’s health and lives globally. Visual inspection of the cervix allows identification and early treatment of the presence of a precancerous lesion. In Rwanda, little is known about factors associated with positive visual inspection with acetic acid (VIA) or visual Inspection with Lugol’s iodine (VILI) results. The overall objective of this study was to assess the factors associated with positive results of VIA and VILI testing among the women attending Muhima District Hospital for cervical cancer screening. Methods: This investigation was a descriptive retrospective study conducted at Muhima District Hospital. The study population included 2,160 files of women screened for cervical cancer using VIA/VILI. The Yamane Taro formula was used to identify the necessary study sample equivalent to 339 files. Only 332 of the randomly selected files met all eligibility criteria and were used for analysis. Data were collected using a checklist developed for the purposes of this study and SPSS (version 22) was used for data analysis. Frequency distributions were calculated, and chi-square tests were used to determine the factors associated with positive VIA/ VILI. Result: The rate of VIA/VILI positive result was 18.07%. The age [AOR (95% CI) = 2.8.9, p-value of 0.00] and number of sex partners [AOR (95% CI) = 8.78, p-value of 0.03] of the participants were significantly associated with positive VIA/VILI results. Conclusion and recommendation: Positive VIA/VILI results were associated with age and number of sexual partners in this sample of 332 women. The presence of precancerous lesions can be identified through visual inspection using acetic acid or Lugol’s iodine. Screening with this approach could be useful in reducing the burden of cervical cancer, especially in low resource settings. Keywords: Cervical cancer; positive VIA; positive VIA/VILI; factors associated with positive VIA for cervical cancer
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».