Cancer du col utérin : connaissances des étudiantes de premier cycle d’un collège sélectionné de Lalitpur, au Népal
Bibliographic record
Abstract
Le cancer du col utérin est le deuxième cancer en importance chez les femmes des pays en développement. Au Népal, on en sait peu sur l’état des connaissances des jeunes femmes adultes à propos de ce cancer. Une étude transversale descriptive a donc été réalisée auprès d’étudiantes de premier cycle afin de déterminer ce qu’elles savent. Un questionnaire autoadministré a permis de recueillir des données auprès d’un échantillon non probabiliste de 150 étudiantes du collège de gestion Little Angels à Lalitpur, au Népal. Ces données ont ensuite fait l’objet d’une analyse statistique descriptive et déductive. L’âge moyen des répondantes était de 19,3 ± 1,1 an. Le niveau de connaissances sur le cancer du col utérin s’est révélé inadéquat chez presque toutes les participantes (95 %). Par ailleurs, 56 % d’entre elles savaient ce qu’est le cancer du col utérin, et 35 % en connaissaient moyennement les facteurs de risque. Près du deux tiers des étudiantes savaient qu’on peut prévenir ce cancer. Parmi les mesures préventives, 68,5 % des participantes ont parlé d’avoir une bonne hygiène, 38,3 % de recevoir un vaccin, 19,5 % d’utiliser le condom et 8,7 % de faire un test Pap. Seulement 11,3 % des répondantes ont indiqué déjà connaître le vaccin contre le VPH. Aucune association statistique significative entre les connaissances et les variables du groupe à l’étude (âge, religion, origine ethnique, revenu familial, statut tabagique et pratiques sexuelles) n’a pu être établie. Les résultats permettent de conclure que les étudiantes ont un niveau de connaissances inadéquat à propos du cancer du col utérin. Ces résultats reflètent bien la nécessité des campagnes destinées à sensibiliser les étudiants et le public en général au sujet de ce cancer (symptômes, causes, facteurs de risque, mesures de prévention, etc.).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".