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Record W6982373060

Il pap-test: l’intenzione di sottoporsi regolarmente a screening in donne di fasce di età diverse

2008· article· it· W6982373060 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueFlorence Research (University of Florence) · 2008
Typearticle
Languageit
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Cultural Archaeology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Gambling disorderGame of chance
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduzione. Il tumore del collo dell’utero è al secondo posto tra i tumori femminili (Franco et al., 2001) e sembra essere in aumento fra le donne più giovani (Bray et al., 2001). Il Pap-test è l’unica forma di prevenzione per questo tumore, ma, nonostante negli ultimi anni siano stati fatti dei passi avanti, l’ISTAT ha affermato che il ricorso a tale screening è ancora oggi insoddisfacente (Istat, 2006). \nUno dei modelli nati specificatamente per avanzare previsioni rispetto ai comportamenti di salute è la Teoria della Motivazione a Proteggersi (TMP; Rogers, 1983) secondo la quale i predittori dei comportamenti protettivi sono: gravità e vulnerabilità percepite, costi e vantaggi percepiti, efficacia della risposta e autoefficacia rispetto al comportamento raccomandato. L’autoefficacia risulta essere il più importante predittore dei comportamenti salutogeni (Floyd et al., 2000; Lwin e Saw, 2007) a differenza della gravità che risulta essere il predittore più debole (Bish et al., 2000). Rilevante per la predizione dei comportamenti di salute è anche il costrutto dell’Health Locus of Control (HLC; Wallston et al., 1978) che riguarda le credenze delle persone circa il controllo che possono esercitare rispetto alla propria salute (Bennett et al., 1997). \nObiettivi. La presente ricerca si propone di verificare se le dimensioni della TMP e il costrutto dell’HLC risultano predire l’intenzione di sottoporsi regolarmente al Pap-test in funzione dell’età. \nMetodo. Lo studio è stato condotto su 154 donne di età compresa fra 25 e 64 anni, in accordo con le indicazioni del Ministero della Salute in merito alle linee-guida per lo screening cervicale. In accordo con la letteratura (Bray et al., 2001; Istat, 2006), il gruppo è stato suddiviso in funzione della variabile età: un sottogruppo da 25 a 44 anni e l’altro da 45 a 64 anni. \nRisultati. Per le donne più giovani la gravità percepita risulta predire negativamente l’intenzione (p<.01). Dall’ANOVA emerge che sono le donne meno giovani a presentare una maggiore autoefficacia rispetto al comportamento raccomandato; questa variabile risulta un predittore statisticamente significativo per entrambi i gruppi di donne. \nCon l’aggiunta dell’HLC al modello di regressione non si ottengono significativi aumenti nella percentuale di varianza spiegata. Tuttavia anche il locus “interno” per le donne più giovani (p<.05) e il locus “altri potenti” per le meno giovani (p<.05) sembrano predire l’intenzione in modo negativo. \nDall’ANOVA non emergono differenze statisticamente significative nell’intenzione di ricorrere al Pap-test fra i due gruppi, sebbene le donne meno giovani sembrino percepire maggiormente i costi associati a tale screening. \nDiscussione e conclusioni. In accordo con gli studi che hanno indagato l’efficacia predittiva della TMP (Floyd et al., 2000; Lwin e Saw, 2007), l’autoefficacia rispetto al comportamento raccomandato è il più importante predittore dell’intenzione di sottoporsi allo screening per entrambi i gruppi di donne. Contrariamente a quanto affermato da Bish et al., (2000), le donne più giovani sembrano avere un atteggiamento difensivo di fronte a minacce potenziali e, come suggerito da Bennet et al., (1997), paiono non sentire il bisogno di sottoporsi ad esami medici credendo di riuscire a controllare autonomamente la propria salute. Nelle donne meno giovani, invece, la tendenza a deresponsabilizzarsi nel momento in cui credono che il proprio stato di salute sia nelle mani degli “altri potenti” (medici e professionisti della salute) risulta un ulteriore predittore della scarsa intenzione di sottoporsi al Pap-test. Tali risultati, se confermati, potrebbero avere importanti implicazioni per la realizzazione di campagne preventive specifiche per le diverse fasce d’età della popolazione femminile. \nRiferimenti bibliografici \nBENNETT, P., NORMAN, P., MOORE, L., MURPHY, S. e TUDOR-SMITH, C. (1997). Health locus of control and value for health in smokers and nonsmokers. Health Psychology, 16 (2), 179-182. \nBISH, A., SUTTON, S. e GOLOMBOK, S. (2000). Predicting uptake of a routine cervical smear test: a comparison of the health belief model and the theory of planned behaviour. Psychology and Health, 15, 35-50. \nBRAY, F., LOOS, A. H., McCARRON, P., WEIDERPASS, E., ARBYN, M., MØLLER, H., HAKAMA, M. PARKIN, D. M. (2005). Trend in cervical squamous cell carcinoma incidence in 13 European countries: changing risk and the effects of screening. CancerEpidemiology, Biomarkers & Prevention, 14 (3), 677-686. \nFLOYD, D.L., PRENTICE-DUNN, S. e ROGERS, R.W. (2000). A meta-analysis of research on protection motivation theory. Journal of Applied Social Psychology, 30 (2), 407-429. \nFRANCO, E. L., DUARTE-FRANCO, E. e FERENCZY, A. (2001). Cervical cancer: epidemiology, prevention and the role of human papillomavirus infection. Canadian Medical Association Journal, 164 (7), 1017-25. \nISTAT, (2006). La prevenzione dei tumori femminili in Italia: il ricorso a pap-test e mammografia. Disponibile on-line: www.istat.it/salastampa/comunicati \nLWIN, M.O. e SAW, S.M. (2007). Protecting children from myopia: a protection motivation theory perspective for improving health marketing communications. Journal of Health Communications, 12 (3), 251-68. \nROGERS, R.W. (1983). Cognitive and physiological processes in fear appeal and attitude change: a revised theory of protection motivation. In Cacioppo, J.T. e Petty, R.E. (a cura di), Social Psychofisiology: a sourcebook (pp. 153-176). New York, NY: Guilford. \nWALLSTON, K.A., WALLSTON, B.S. e DeVELLIS, R. (1978). Development of the multidimensional health locus of control (MHLC) scales. Health Education Monographs, 6 (2), 160-170.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.067

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.032
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.005

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.

Opus teacher head0.099
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2008
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