Extracto
Antecedentes
El cáncer de ovario es la enfermedad ginecológica más letal en los Estados Unidos, con más mujeres que mueren de este cáncer de todos los cánceres ginecológicos combinados. El cáncer de ovario se ha denominado el "asesino silencioso" porque algunos pacientes no muestran síntomas claros en una etapa temprana. Actualmente, hay una falta de herramientas de diagnóstico precoz aprobados y eficaces para el cáncer de ovario. También hay una aparente grave brecha de conocimiento de cáncer de ovario en general y de sus síntomas indicativos entre ambos profesionales de la salud pública y muchos. Estos factores han contribuido significativamente a la etapa tardía diagnóstico de la mayoría de los pacientes con cáncer de ovario (63% se diagnostican en estadio III o superior), donde la tasa de supervivencia a 5 años es inferior al 30%. La escasez de conocimientos sobre el cáncer de ovario en los Estados Unidos es desconocida.
Métodos
La presente investigación se ha estudiado la conciencia pública actual y el conocimiento sobre el cáncer de ovario. Las estrategias de diseño implementado estudio para desarrollar un estudio imparcial de las medidas de control de calidad, incluyendo la aplicación moderna de múltiples análisis estadísticos. La encuesta evaluó una aproximación razonable de la población estadounidense para el crowdsourcing participantes a través del mercado de trabajo en línea Amazon Mechanical Turk, a una tasa altamente condensada de coste y tiempo en comparación con los métodos tradicionales de reclutamiento.
Conclusión
el conocimiento de cáncer de ovario se comparó con la de cáncer de mama utilizando medidas repetidas, de control de polarización y otras medidas de control de calidad en el diseño de la encuesta. Los análisis incluyeron procedimientos multinomiales de regresión logística y análisis de datos categóricos como el análisis de correspondencias, entre otras estadísticas. Se confirmó el conocimiento público relativamente pobre de cáncer de ovario en la población estadounidense. El sencillo pero novedoso diseño, debe ser un ejemplo para el diseño de encuestas para obtener datos de calidad a través de Amazon Mechanical Turk con los análisis asociados
Visto:. Carter RR, DiFeo A, Bogie K, Zhang GQ, Sun J (2014 ) Crowdsourcing de la conciencia: Exploración del cáncer ovárico brecha de conocimiento a través de Amazon Mechanical Turk. PLoS ONE 9 (1): e85508. doi: 10.1371 /journal.pone.0085508
Editor: Xiaofeng Wang, Cleveland Clinic Lerner Research Institute, Estados Unidos de América
Recibido: 31 de julio de 2013; Aceptado: 27 Noviembre 2013; Publicado: 22 Enero 2014
Derechos de Autor © 2014 Carter et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Este trabajo fue apoyado en parte por el programa de becas Elija Ohio primero en Informática Biomédica del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática a través in Computer Science & amp; Ingeniería de la Universidad Case Western Reserve y la División de Informática Médica de la Case Western School of Medicina de la CRR. GQZ premio reconoce el apoyo de NIH /NCATS UL1TR000439. Los proveedores de fondos no tiene función alguna en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el cáncer de ovario es el cáncer ginecológico más mortal en Estados Unidos y la quinta causa principal de muerte por cáncer en las mujeres. De acuerdo con la estimación de 2013 la Sociedad Americana del Cáncer, el cáncer de ovario se prevé que causa 22.240 nuevos diagnósticos con 14.030 muertes en los Estados Unidos solamente [1]. La tasa de supervivencia global a 5 años para todos los pacientes con cáncer de ovario es del 43,7% frente al 89% de todos los pacientes con cáncer de mama. En concreto, el 63% de las neoplasias malignas de cáncer de ovario son diagnósticos en etapas avanzadas, lo que provoca los pacientes en esta etapa de experimentar una tasa de supervivencia a los 5 años de sólo el 26,9%, de acuerdo con el Congreso Americano de Obstetras y Ginecólogos (ACOG) [2]. Esta baja tasa de supervivencia es en gran parte debido a la falta de instrumentos eficaces, aprobados ovario de detección de cáncer, en contraste con la existencia de las mamografías y pruebas de PSA para la detección del cáncer de mama y cáncer de próstata, respectivamente. Históricamente, el cáncer de ovario se conoce como "el asesino silencioso", debido a que algunos pacientes no muestran síntomas específicos de la enfermedad de cáncer de ovario en una etapa temprana [3]. síntomas conocidos incluyen cambios corporales reflejados por la sensación de saciedad rápida, dolor pélvico, aumento repentino de peso o pérdida de peso, micción frecuente, hinchazón alrededor de la cintura, fatiga, dolor de espalda, los ciclos menstruales prolongados o sangrado, y líquido en el estómago [3]. De hecho, más del 80% de los pacientes con cáncer de ovario en realidad mostró síntomas, incluso mientras la enfermedad era todavía limitada a los ovarios [4]. Sin embargo, algunos de estos síntomas pueden ser mal diagnosticados o despedidos por los pacientes e incluso algunos profesionales de la salud. Existe una brecha entre el conocimiento crítico tanto para el público en general y los médicos que ejercen en relación con el cáncer de ovario y sus síntomas indicativos [5].
Promoción de la supervivencia con conocimiento
la supervivencia del cáncer
ha mejorado durante los últimos pocos décadas, especialmente para los pacientes con diagnóstico de cáncer de mama, el cáncer más común entre las mujeres. Nuevas y mejores combinaciones de tratamientos y herramientas de detección del cáncer de mama han ampliado y mejorado la vida de los supervivientes [6], [7]. Visibilidad y difusión del conocimiento ha sido encabezada por campañas internacionales de sensibilización [8] - [10]. campañas sociales en particular, como el Nacional de Concientización del Cáncer de Mama Mes (NBCAM) han tenido un gran éxito en el aumento de la detección de rutina dentro de los dos años de aproximadamente el 70% de la población femenina en general y ha contribuido a una reducción sustancial de la mortalidad por cáncer de mama [8], [11 ] - [13]. Desafortunadamente, el cáncer de ovario actualmente no se benefician de una campaña de sensibilización de medios como combustible generalizada. La falta de conciencia potencialmente genera la mayor parte de los diagnósticos finales de etapa y la consecuente baja tasa de supervivencia. El propósito de este estudio es evaluar y confirmar esta brecha de conocimiento crítico, poniendo de manifiesto la necesidad de aumentar la concienciación sobre la enfermedad. Se espera que el aumento de la conciencia pública y un margen más amplio de conocimientos para promover las tasas de diagnósticos tempranos y más investigación en cáncer de ovario, siguiendo el modelo realizado con éxito para el cáncer de mama.
Evaluación de la población estadounidense a través de encuestas basadas en Web
para identificar un vacío de conocimiento, es recomendable comenzar mediante la recopilación de datos a través de una encuesta de la población estadounidense. Las encuestas normalmente se puede hacer de dos maneras: una encuesta tradicional basado en papel o una encuesta por Internet. Asegurar una muestra representativa es a menudo un desafío en el diseño tradicional estudio de encuesta. El objetivo general es lograr resultados generalizables, sin embargo esto puede conllevar obstáculos económicos por falta de presupuesto, tiempo y necesidades de personal para satisfacer las necesidades de estudio [14]. validez resultado, que se ve afectada por las tasas de respuesta, la entrada de datos y análisis, también debe ser considerado. En la última década, las encuestas basadas en la Web se han desarrollado como un medio creíble de la recogida de datos de grandes grupos de la muestra de forma rápida y con un coste mínimo [15]. En 2004, un consorcio de investigadores de la Universidad de Texas en Austin, Stanford y la Universidad de California, Berkeley dirigido varias preocupaciones acerca de la recopilación de datos a través de Internet, tales como la diversidad de la muestra, la generalización y la reproducibilidad. En una comparación de una muestra muy grande de Internet (N = 361.703) con 510 muestras tradicionales publicados, el consorcio determinará la muestra de Internet para ser más diversa en los datos demográficos tales como el género, el nivel socioeconómico, región geográfica, y la edad de las muestras tradicionales. Llegaron a la conclusión de que los resultados del cuestionario web generalizar a través de diversos formatos de la encuesta, no parecen estar contaminado por los datos falsos o respondedores de repetición, y son consistentes con los resultados que utilizan buenas metodologías tradicionales [16]. Un estudio de 2012 Greenlaw et al. confirmó estas conclusiones anteriores mediante la comparación de los métodos de estudio basados en papel [14] basado en la web y. En concreto, los autores afirmaron que no había "apoyo abrumador" de la relación coste-eficacia y validez de administración de la encuesta basada en la web en comparación con los métodos tradicionales, teniendo en cuenta la "notable reducción" del costo total por respuesta, así como el esfuerzo necesario . producir y distribuir encuestas en línea en
el uso de crowdsourcing en línea para evaluar a un proxy de los EE.UU. Población
encuestas de éxito necesitan poseer dos características importantes: 1) un diseño imparcial y 2) una excelente contratación estrategia. En nuestro estudio, para 1) que diseñó una encuesta efectiva adaptada específicamente para encuestas en línea para tener tanto un elemento de control de calidad y datos no sesgados, así como una buena participación. Para 2) nos aprovechamos de crowdsourcing moderno a través de la relativamente nueva plataforma de Amazon Mechanical Turk. La plataforma, lanzado por Amazon.com en 2005, facilita el diseño, difusión, almacenamiento de datos y análisis de datos de encuestas basadas en la Web. Amazon Mechanical Turk, en lo sucesivo, MTurk, es un mercado digital para el trabajo a través del cual los usuarios pueden realizar "tareas" en línea a cambio de una tarifa nominal. Los empleados (llamados
trabajadores
) son reclutados por los empleadores (llamados
solicitantes
) para la ejecución de las tareas, (conocido como tareas de inteligencia humana, o
HIT
). Tanto los trabajadores como los solicitantes son anónimas y aprovechar los servicios públicos de MTurk a través de un identificador único proporcionado por Amazon. Un solicitante puede aceptar o rechazar los resultados presentados por el trabajador, que controla si un trabajador se le paga o no. Los datos son extraídos de la web en una hoja de cálculo Excel descargable para su análisis. Las ventajas de MTurk están bien documentados [17]. Los trabajadores tienden a ser de un origen diverso, que abarca una amplia gama de edades, etnias y estatus socioeconómico [18]. Los investigadores han comprobado que MTurk respuestas demográficas son exactos [19]. Además, sus propiedades psicométricas son válidos [20] y replicable [21] - [23]
En el presente estudio, hemos diseñado una encuesta simple e innovador completado a un ritmo acelerado de tiempo y de coste reducido en comparación con. métodos tradicionales de reclutamiento. El cáncer de mama fue elegido como el grupo control frente a la conciencia del cáncer de ovario en una muestra representativa de los encuestados crowdsourced en línea (Ver: 2 Métodos). Nuestra crowdsourcing de los trabajadores, contratados a través de Amazon Mechanical Turk, refleja una aproximación razonable de la población de Estados Unidos a un ritmo reducido al mínimo el costo y el tiempo (Ver: Recolección de datos en 3). Se investigaron las características de la conciencia del cáncer de ovario entre la muestra (Ver: 3 Los análisis y resultados). Hemos demostrado que los trabajadores presentan consistentemente una falta de conciencia del impacto cáncer de ovario o importancia. Por último, hemos demostrado que, además de presentar una falta de conciencia del cáncer de ovario, el conocimiento explícito del trabajador de cáncer de ovario varió ampliamente, por encima y más allá de simplemente adivinar (Ver: 4 Discusión y amp; Conclusiones).
Métodos
diseño em
Hemos elaborado nuestra encuesta con 1) un elemento de control experimental, 2) un mecanismo de dos etapas de control de calidad, 3) medidas repetidas, y 4) las medidas de control de calidad adicional. El diseño del estudio incluía preguntas básicas de concienciación sobre el cáncer de ovario (cáncer de mama utilizando como grupo control), como se enumeran en la Tabla 1 (preguntas 1-11), medidas repetidas (preguntas 12-15), y los mecanismos de control de calidad adicionales (Preguntas 7a- 11a) para evitar factores de confusión y delimitar entre las respuestas de calidad y las posibles conjeturas. Otros elementos de medición de control de calidad consistían en la fijación de precios, el calendario, las instrucciones de uso claras y concisas, e inclusiones /criterio de exclusión (Ver: Procedimiento).
La justificación del diseño es el siguiente. En primer lugar, las cuestiones de sensibilización son simples representaciones rápidas y fáciles de abordar la brecha de conocimiento crítico. Lógicamente, si existe una brecha grave en conciencia de la enfermedad, entonces habrá un hueco severo de los síntomas de conocimiento relativo específicos y riesgo de por vida de diagnóstico. En segundo lugar, un grupo de control y estrategia de reclutamiento de sonido dirigido específicamente a una población diversa a través de Internet son los elementos clave en la construcción de una encuesta imparcial moderna. En tercer lugar, las repetidas preguntas con múltiples opciones dispuestas en un orden permutado es una excelente manera de evaluar la forma de que un participante es de su respuesta dada, independientemente de su auto-reporte de certeza en la respuesta. En cuarto lugar, algunos usuarios de Internet pueden tener una tendencia para comprobar respuestas a preguntas de la encuesta en particular, por lo tanto, sesgar los resultados de la encuesta. En consecuencia, las instrucciones de uso claras y otras medidas de control de calidad son necesarias para evitar que los usuarios comprobar sus respuestas y para derivar un estudio de sonido.
Preguntas de la encuesta
El estudio se inició con preguntas demográficas básicas para evaluar la edad y el género. conocimiento sobre el cáncer de ovario línea de base fue dirigida por los trabajadores que determinan qué tan bien sabían de cáncer de ovario en una escala de Likert de 3 puntos de "Muy bien", "bastante bien", o "nada". Para determinar los antecedentes personales y el impacto del cáncer de ovario , los trabajadores se les preguntó si conocían a alguien cerca de ellos que habían sido diagnosticados con cáncer de ovario usando una dicotómica Sí /No escala. Los trabajadores demostraron su conocimiento específico del riesgo de diagnóstico de cáncer de ovario vida de una mujer mediante la selección de las opciones de relación de "01:08", "1:70", "1:200," y "1:1000." Visibilidad pública de cáncer de ovario se evaluó a través del conocimiento del color cinta de la campaña nacional contra el cáncer, que se pidió a los trabajadores, "¿de qué color es la cinta de la conciencia del cáncer de ovario ?," con las opciones categóricas de "trullo", "rosa", "Red" y "naranja". el pasado , las estimaciones de los participantes de letalidad comparativa cáncer de ovario se suscitó la cuestión de "¿Qué es el cáncer más letal que la otra ?," donde se proporcionaron los trabajadores las opciones categóricas de "mama", "ovario", o "lo mismo."
Un elemento de control experimental fue introducido en el cuestionario mediante la replicación de las preguntas del conocimiento del cáncer de ovario para la conciencia del cáncer de mama. El cáncer de mama fue elegida como una medida de control, dado que la enfermedad es el cáncer invasivo más comúnmente diagnosticado en las mujeres y sus esfuerzos de promoción han aumentado en gran medida la atención pública sobre el cáncer de mama [24]. Para facilitar este elemento de control, los trabajadores fueron evaluados en sus conocimientos de base de cáncer de mama en primer lugar, y luego evaluaron posteriormente utilizando el mismo formato de preguntas sobre sus conocimientos de base de cáncer de ovario. Los trabajadores de la encuesta evaluado en sus conocimientos de alguien cercano a ellos con cáncer de mama, sus estimaciones de riesgo de cáncer de seno durante la vida de una mujer, el conocimiento de la conciencia del color de la cinta del cáncer de mama, y la letalidad comparativo de cáncer de mama.
También tratado de cuantificar la seguridad relativa de las respuestas de los trabajadores [25]. Por tanto el elemento de control del cáncer de mama y el elemento de prueba de cáncer de ovario, preguntamos a los trabajadores una pregunta adicional directamente: "¿Cómo está usted seguro de la exactitud de su respuesta a la pregunta anterior?" (Vea las preguntas 7a a 11a). Los trabajadores se les ofreció dos opciones de respuesta: que eran "50% seguro", lo que implica que supuso, o "100% seguro", lo que implica una confianza absoluta en su respuesta anterior. El propósito de la evaluación de la incertidumbre era doble. Uno de ellos, que querían garantías de control de calidad; para comprobar que los trabajadores no engañan mediante el uso de un motor de búsqueda en la web para informar a sus respuestas. Los detalles específicos de riesgos de toda la vida de varios tipos de cáncer no son necesariamente en la vanguardia del conocimiento público, por lo tanto, un número abrumador de respuestas correctas en relación con el conocimiento estadístico de mama u ovario nos alertaría a una muestra de la encuesta sesgada. En segundo lugar y más importante, un componente de incertidumbre en el cuestionario podría dar una idea de la estabilidad de las respuestas del trabajador. Es decir, que proporcionaría una valiosa oportunidad para evaluar la variabilidad de las opciones del cuestionario trabajadores, y un cheque secundaria si la respuesta correcta era una conjetura pura. Esto era relevante para el conocimiento de la conciencia quisimos evaluar.
Por último, un elemento de medidas repetidas se incluye con la encuesta de la conciencia del cáncer [26]. El propósito del elemento de medidas repetidas no era tanto para evaluar la respuesta de varianza independiente de auto-informe de seguridad de los trabajadores y para evitar cualquier sesgo. La medida repetida consistió en duplicar las preguntas 7 a 10, y permutando el orden de las opciones de respuesta originales. Esto evita los sesgos de posicionamiento, lo que significa que los trabajadores no se vería influenciada por la posición de la pregunta original entre las selecciones ofrecidas [27]. Mediante la aleatorización del orden de respuesta de las medidas repetidas, también podríamos estar seguros de si los trabajadores eligieron la opción más cercana a su conocimiento verdadero con una respuesta coherente que implica una creencia sostenida personalmente, y una respuesta inconsistente lo que implica lo contrario [25].
Procedimiento
Los procedimientos para llevar a cabo una encuesta dentro de MTurk son bien descritos [28]. Para el presente estudio, se inició un levantamiento usando MTurk, después de haber establecido previamente una cuenta y la colocación de fondos en la cuenta donde un recargo del 10% se evaluó en todos los pagos. La encuesta fue subido en la página web MTurk usando el editor HTML proporcionado, que funcionaba como una página web rudimentaria con la capacidad de incorporar imágenes, tablas, figuras, o videos. a continuación, hemos publicado una lista de trabajo, o se golpea, en el foro MTurk titulado "Encuesta de la conciencia del cáncer." La breve encuesta fue anunciado como tomar hasta 10 minutos, con un desembolso de $ 0.40 centavos de dólar por encuesta totalmente completado.
el pago o incentivo monetario, era un componente clave de diseño, donde la tasa de pago tenía que ser justo para los estándares MTurk para fomentar una mayor tasa de reclutamiento sin desalentar a los trabajadores más exigentes. El coste de oportunidad de MTurk se ha descrito anteriormente [18] - [23]. Otro componente de diseño fue el filtro de HIT para el índice de aprobación de los trabajadores. Nos limita la participación a los trabajadores con una tasa de aprobación de al menos el 90%, lo que significa que el 90% o más de las anteriores comunicaciones de los participantes fueron aceptadas por los solicitantes. El índice de aprobación del trabajador es un sistema de pesos y contrapesos dentro MTurks, donde la calidad de los accesos del trabajador, ya sea beneficiosamente o afecta negativamente su capacidad para completar golpes futuros [15]. Este umbral de aprobación predeterminado, o los criterios de inclusión, promovidos exactitud entre los cuestionarios completados de la población MTurk sin influir en el sesgo de selección. Por último, para disuadir a los encuestados el uso de motores de búsqueda para ayudar a su precisión durante la tarea y animar a la finalización HIT en una sola sesión, una restricción de tiempo se establece en el HIT a un máximo de 10 minutos. También se incluyeron en el cuestionario de texto para explicar claramente que las verdaderas respuestas fueron apreciadas y que ningún participante serían penalizados por las respuestas incorrectas, es decir, no habría ningún beneficio en busca de la respuesta correcta.
Después de aceptar participar en el HIT, los trabajadores comenzó la tarea mediante la lectura a través de una breve introducción al cuestionario, que incluía las expectativas de tiempo para completar la tarea y criterios claros para la aceptación o rechazo de trabajo. Los criterios de exclusión se determinaron como sigue. Se rechazaron las encuestas que respondieron que estaban incompletos o se ofrecen múltiples respuestas para la misma pregunta. Para facilitar el análisis, el sitio MTurk respuestas de los participantes y los compilados en un formato. archivo CSV que se puede descargar fácilmente en una hoja de cálculo Excel.
Declaración de Ética
El estudio implicó el uso de procedimientos de encuesta obtenidos de tal manera que los seres humanos no pudieron ser identificados directamente oa través de identificadores ligados a los sujetos y se clasificó como una actividad de investigación exento bajo el Código de Regulaciones federales [38 CFR 16.101 (b) Sección 3, Categoría 2].
Análisis y resultados
Recogida de datos
la recolección de datos se completó en 8 días (marzo del 17 al 25 de, 2013), con el 87% por ciento de los sujetos entre el total de los criterios de aprobación de encuentro conjunto de muestras para el pago. Los trabajadores tomaron 153,8 segundos en promedio para completar la encuesta. El conjunto de datos de trabajo está actualmente alojado en la página web del autor correspondiente, situada en sr2c.case.edu/data.
características de los participantes
232 trabajadores elegibles se inscribieron inicialmente en el estudio. 202 trabajadores se encontraban en la evaluación final de la muestra. Doce sujetos fueron rechazadas encuestas para múltiples entradas de respuesta para la misma pregunta, y 10 encuestas sujetos fueron rechazadas por faltar a una pregunta del todo. En la muestra final, con edades comprendidas entre 18 años a 61 años, con una edad media de 28 y una edad media de 32 años (SD = 10,79, Figura 1). 115 trabajadores eran hombres y 87 eran mujeres trabajadores. La distribución por edad es ligeramente sesgada a la derecha, similar a la del segmento medio actual de la distribución de la población de Estados Unidos [29], aunque cambiando ligeramente hacia un grupo demográfico más joven. El punto de truncado inferior fue a los 18 años debido a un mínimo requisito de edad por MTurk, mientras que el punto de truncamiento superior refleja la tercera edad promedio que eran menos conocedores de la tecnología [22].
El eje x es la edad y y- eje es el cálculo de la frecuencia. Esta muestra representativa de población de 202 sujetos se recogió el plazo de 8 días. La mediana de edad fue de 28 años y la edad media fue de 32 años (SD = 10,79). 57% de los encuestados eran hombres (N = 115), mientras que el 43% de los encuestados eran mujeres (N = 87).
Estrategia Análisis
Además de la edad y el género, la los datos consistió en respuestas de un cuestionario de opción múltiple (Tabla 1). Por lo tanto, las estadísticas de resumen de EDA son los recuentos y análisis descriptivos de las respuestas categóricas. los recuentos de respuesta se calcularon sobre la base de la tabulación cruzada, cociente, y descripciones de la tabla de frecuencias. Los análisis de tablas de contingencia se utilizaron para evaluar las relaciones entre las respuestas de los trabajadores para el cáncer de ovario (el elemento de prueba), y el cáncer de mama (el elemento de control). Se utilizaron análisis de regresión logística multinomial para determinar el resultado de los conocimientos previos, mientras que controlar por edad, sexo y tipo de cáncer. análisis de correspondencia se utilizaron para examinar las diferencias residuales entre el elemento de medidas repetidas de la encuesta. relaciones de los grupos se compararon mediante la prueba de Pearson y la prueba exacta multinomial [30]. Trellis y análisis de gráficos de correspondencia se utilizaron para la visualización de los resultados. Los datos fueron analizados utilizando R versión 2.14.1 [31].
Análisis de conocimientos básicos
La Tabla 2 muestra una proyección comparativo de los conocimientos cáncer de ovario en comparación con el conocimiento del cáncer de mama, sobre la base de tabulación cruzada de las respuestas a las preguntas 3 y 4. en general, el conocimiento acerca de ovario y el de cáncer de mama fueron fuerte y significativamente diferente, con un valor de p, mediante la prueba de Chi-cuadrado de Pearson. Luego de la revisión de las diferencias específicas, se encontró que el 78,7% de todos los trabajadores (N = (137 + 22) /202) informó que eran "bastante bien" o "muy bien" informados de cáncer de mama (Tabla 2). Por el contrario, más de la mitad, o el 56% de los trabajadores (N = 113/202) informaron
ningún conocimiento en absoluto de cáncer de ovario. Las personas con conocimiento previo de cáncer de mama tienden a poseer un cierto conocimiento del cáncer de ovario: comparación de los recuentos en la Tabla 2 en las posiciones más bajas fuera de la diagonal (70 + 18 + 1) vs los que están en las posiciones fuera de la diagonal superior (1 + 2 + 0 ). comparaciones de dos términos de las 3 categorías individuales entre ovario y cáncer de mama también mostraron diferencias significativas, respectivamente, todos con
p Hotel & lt; 0,0014 usando una prueba de proporción de 2 muestras con corrección de continuidad. El odds ratio fue también fuertemente desequilibrada, por las probabilidades de "nada" a "bastante bien" para el cáncer de ovario en comparación con el cáncer de mama; y para las probabilidades de "Muy Bueno" a "bastante bien" para el cáncer de ovario en comparación con el cáncer de mama (Figura 2).
La altura de las barras representan el porcentaje de hombres en comparación con las mujeres que sabían de cáncer de mama o cáncer de ovario "en absoluto", "bastante bien" o "muy bien", respectivamente. Los participantes hombres presentaron una fuerte indicación del conocimiento del cáncer de mama, como lo demuestran las categorías "bastante bien" y "muy bien". Por el contrario, los participantes masculinos no tenían prácticamente ningún conocimiento del cáncer de ovario. La mayoría de las mujeres participantes también respondieron que no sabían de cáncer de ovario "nada", sin embargo la mayoría de las mujeres participantes sabían de cáncer de ovario y de mama "bastante bien". Tanto los hombres como las mujeres no sabían de cáncer de mama de cáncer de ovario " muy Bueno. "
La familiaridad /Antecedentes Análisis
con base en las respuestas a las preguntas 5 y 6, el 12% de los trabajadores (N = 24/202) conocía a alguien cerca los que habían sido diagnosticados con cáncer de ovario. El conocimiento de alguien muy cercano con un diagnóstico de cáncer de mama representó el 46% (N = 92/202) de los trabajadores. La diferencia entre las proporciones de familiaridad de dos tipos de cáncer es obviamente importante, a un valor de p, mediante la prueba de 2 muestras por la igualdad de proporciones con corrección de continuidad.
Conocimiento de Análisis de Género
estudiar más a fondo el conocimiento del cáncer de la condición de género (Figura 2). Entre la población femenina de la muestra, el 39% de las mujeres (N = 34/87) informó de ningún conocimiento del cáncer de ovario; por el contrario 8% (N = 7/87) informó de ningún conocimiento del cáncer de mama. Casi el 70% de los hombres (N = 79/115) informó de ningún conocimiento del cáncer de ovario; además, el 31% de los hombres también informó de ningún conocimiento del cáncer de mama (N = 36/115). Sin embargo, el 92% de las mujeres reportaron bastante a muy buen conocimiento del cáncer de mama (N = 80/87), mientras que casi tres cuartas partes de los hombres reportaron bastante a muy buen conocimiento del cáncer de mama (69%, n = 79/115). Las proporciones de los conocimientos por género se visualizan en la Figura 2.
Análisis de impacto de varios factores sobre los conocimientos
extendió estos resultados determinando qué variables de predicción, o covariables, la mayor contribución a la medida del conocimiento del cáncer, y también examinó el impacto global de múltiples factores en el conocimiento de forma simultánea. Por lo tanto, se realizó un análisis de regresión logística multinomial. En este análisis, el conocimiento del cáncer es la variable de respuesta politómica (llamar), que consiste en las categorías: "En absoluto", "bastante bien" y "muy bien", codificada como 0, 1, 2. Edad, Género, Tipo de cáncer y son los indicados como covariables. Aquí (
edad
) es una variable continua, (
género) es una variable dicotómica codificada como 1 y 0 para hombre y mujer, y (tipo de cáncer) también se codifica como 1 y 0 para cáncer de ovario y de mama. Usando el comando
multinom
en el paquete R "nnet" [32], la relación de regresión logística multinomial resultante es (1) para las categorías "bastante bien" y "muy bien" y para el "No, en Todos "categoría. Aquí
(1, edad, sexo, tipo de cáncer, age⋅gender) '
fue seleccionado mediante el gradual proceso de selección basado en la AIC y representa un término de intersección, los efectos lineales en la edad, el sexo y el tipo de cáncer, como así como un término de interacción entre la edad y el género. Los coeficientes estimados y los valores de p de un solo lado asociados se dan en la Tabla 3. Por lo tanto, para las categorías "bastante bien" y "muy bien", tenemos (2), donde * indica una diferencia estadísticamente
muy significativa
coeficiente con un valor de p
#indica un
significativo coeficiente de
con un p-valor, y
b indica un
poco significativo coeficiente de
con un p-valor ( Tabla 3). Las ecuaciones (2) y valores de p de la Tabla 3 muestran claramente que el tipo de cáncer es el
más
factor importante en el impulso de la diferencia en el conocimiento, con una caída severa por el coeficiente negativo para el cáncer de ovario (de mama cáncer). La interacción de la edad y el sexo (masculino) actúa como un factor significativo más bien secundario en la conducción de la diferencia de conocimientos para la categoría "bastante bien", lo que indica que el conocimiento sobre los cánceres de ovario y de mama es menos de edad de sexo masculino, aunque las personas de más edad (hembra) parecían a ser más propensos a conocer bastante bien. Para la categoría de "Muy Bueno", de nuevo el tipo de cáncer es el factor más significativo con una probabilidad mucho menor de personas que sabrían que el cáncer de ovario muy bien que el de cáncer de mama. Para la categoría "en todo no", todo se invierte: hay un aumento sostenido por estar en la categoría de "nada" sobre el cáncer de ovario, como P (0) = 1-P (1) -P (2 ).
Análisis de la conciencia del cáncer de la cinta de color
Hemos investigado la conciencia pública de la causa de la conciencia del cáncer de ovario a través de la identificación de color de la cinta de la campaña nacional. La Tabla 1 resume los resultados de las preguntas 9 y 10, y muestra que casi todas las respuestas correctamente seleccionados rosa como el color de cáncer de mama cinta de la conciencia (97.5%, N = 197/202). Además de la medida secundaria, es decir, respuestas a la pregunta 9a, 94% de los trabajadores (N = 189/202) informaron de que la confianza en sus respuestas eran ciertos, o "100% seguro" de su elección color de la cinta para el cáncer de mama. Sin embargo, las respuestas de color de la cinta de cáncer de ovario fueron más variadas. A pesar de que más de la mitad de los participantes seleccionados correctamente el color de ovario cinta del cáncer de verde azulado (57%, N = 114/202), el 19% de los trabajadores eligió rojo (N = 39/202) como el color de la cinta correcta, el 12% cree que también rosa representar el cáncer de ovario (N = 25/202), mientras que otro 12% eligió naranja (N = 24/202) como una posibilidad. Además, por la medida secundaria, la confianza del trabajador revela que dado sólo cuatro colores, especialmente después de un participante está seguro sobre el color para el cáncer de mama, sólo entonces puede una porción significativa de los participantes adivinar correctamente el color de la cinta del cáncer de ovario, con un 93% de trabajadores (N = 187/202) informaron de adivinanzas, o ser "50% seguro" de su elección de color de la cinta del cáncer de ovario.
Análisis de la conciencia del riesgo de cáncer de
en base a las preguntas 7 y 8, mejor estimación del trabajador de la vida útil del riesgo de cáncer de ovario de una mujer se presenta en la Tabla 1. los patrones de respuesta indican que el 37% de los trabajadores (N = 75/202) determinó correctamente el riesgo de cáncer de ovario de la mujer a ser de 1 en 70, y el 38% de los trabajadores (N = 38/202) determinado correctamente el riesgo de cáncer de mama de la mujer a ser de 1 en 8. 27% de los trabajadores correctamente identificados tanto el riesgo de por vida de cáncer de mama y cáncer de ovario (N = 55/202). Sin embargo, los pares de respuesta incorrectas mostrado una tendencia hacia las estimaciones de riesgo de cáncer de mama de la mujer a ser de 1 en 200 y el riesgo de cáncer de ovario es de 1 en 1000 (20%, n = 41/202), o 1 de cada 70 para el cáncer de mama y 1 en 200 para cáncer de ovario (13%, N = 27/202). la incertidumbre del trabajador reveló que el 87% de las respuestas (N = 175/202) eran conjeturas, tanto para el riesgo de cáncer de ovario y de mama.
letalidad análisis del conocimiento
Figura 3 y la Tabla 1 se articulan los trabajadores '