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Enregistrement W7161840195 · doi:10.82308/21467

Evaluating predictive factors for engaging in positive breast health behaviours: A quantitative study among immigrant women in Montreal

2018· dissertation· en· W7161840195 sur OpenAlexaboutno aff
Nina Mamishi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerImmigrationAcculturationBreast cancer awarenessBreast cancer screeningHealth belief modelCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Breast cancer is the most common cancer in women worldwide; however, Iranian breast cancer patients are relatively younger than their counterparts in developed countries. This is important for Canada for two reasons. First, Iran is one of the ten most common countries of birth among immigrants with women making up over half of that population. Second, immigrant women in general are often marginalized and isolated due to inadequate language skills, lack of knowledge of services offered to immigrants, difficulties integrating, not knowing how to access breast cancer screening and about positive breast health behaviour, as well as religious and cultural barriers. Of the limited empirical evidence on breast cancer screening among newly landed immigrants, few studies have evaluated behaviours and beliefs pertaining to breast cancer and breast health behaviour including breast cancer screening practices in Iranian women. Objectives: To evaluate self-reported engagement in positive breast health behaviours (breast self- examination, clinical breast exam, or mammography) among Iranian immigrant women. The specific aims are to further determine what are the self-identified barriers and facilitators for engaging in breast health behaviour and to determine what factors are associated with an increased likelihood of engaging in breast health behaviour in this population.Methods: Several conceptual frameworks were incorporated to guide the study data collection tools for this thesis including Andersen's Behavioral Model of Health Service Use, Champion's Health Belief Model, and Berry's Acculturation Model. This was a cross-sectional study conducted in Montreal area from August 2017 until February 2018. A self-administered questionnaire was distributed to 450 Iranian immigrant women residing in Montreal with snowball sampling. The inclusion criteria for the participants were: a) women between the ages of 20-80 years who lived in Montreal, b) with no history of breast cancer, and c) able to read and speak English, French, and/or Persian. Using SPSS, data were analyzed through descriptive univariate frequencies, bivariate cross tabulation and multivariate logistic regression. Logistic regression was used to identify predictors of women engaging in breast health behaviour. I conducted the method of backward stepwise regression to establish the final logistic regression model (p>0.20 for removal from model). The logistic regression results were reported as odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals. Results: In general, screening rates for breast cancer among the 403 participants in the current study were higher than those reported for Canadian women nationally. The majority of women heard about breast cancer (86%), and 91% engaged in at least one positive breast health behaviour. Among predictors, only age, breast self-examination self-efficacy, having history of breast problems, and receiving doctor's recommendation had strong association with positive breast health behaviour [adjusted OR (95% Confidence Interval(CI)]. Acculturation and religiosity were not significantly correlated to positive breast health behaviour. Conclusion: These findings are inconsistent with previous studies on immigrant women living in developed countries. Eliminating barriers, promoting motivators, and increasing perceived self-efficacy; as well as persuading physicians to provide recommendations for mammography are important to promote breast cancer screening among Iranian immigrant 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,350 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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