Abstract

Fundo

O câncer de ovário é a doença ginecológica mais letal nos Estados Unidos, com mais mulheres morrem de esse tipo de câncer do que todos os cânceres ginecológicos combinados. O câncer de ovário tem sido chamado de “assassino silencioso”, porque alguns pacientes não apresentam sintomas claros em um estágio inicial. Actualmente, existe uma falta de ferramentas de diagnóstico precoce aprovados e eficazes para o cancro do ovário. Há também uma lacuna de conhecimento grave aparente de câncer de ovário em geral e dos seus sintomas indicativos entre ambos os profissionais de saúde pública e muitas. Esses fatores têm contribuído significativamente para o diagnóstico fase tardia da maioria dos pacientes com câncer de ovário (63% são diagnosticados no estágio III ou superior), onde a taxa de sobrevida em 5 anos é inferior a 30%. A escassez de conhecimento sobre o câncer de ovário nos Estados Unidos é desconhecida.

Métodos

A presente investigação examinou a consciência pública atual e conhecimento sobre câncer de ovário. O estudo implementado estratégias de design para desenvolver uma pesquisa imparcial com as medidas de controle de qualidade, incluindo a aplicação moderna de várias análises estatísticas. A pesquisa avaliou um proxy razoável da população dos EUA por crowdsourcing participantes através do mercado de tarefas on-line Amazon Mechanical Turk, a uma taxa altamente condensada de custo e tempo em comparação com os métodos de recrutamento tradicionais.

Conclusão

Conhecimento de câncer de ovário foi comparada com a de câncer de mama utilizando medidas repetidas, controle de preconceito e outras medidas de controlo de qualidade no design do questionário. As análises incluíram procedimentos de regressão logística e análise de dados categóricos multinomiais, tais como análise de correspondência, entre outras estatísticas. Foi confirmada a relativamente pobre conhecimento público de câncer de ovário entre a população dos Estados Unidos. O design simples, mas romance deve dar o exemplo para a concepção de pesquisas para obter dados de qualidade via Amazon Mechanical Turk com as análises associadas

Citation:. Carter RR, DiFeo A, Bogie K, Zhang GQ, Sun J (2014 ) consciência Crowdsourcing: Exploração do cancro do ovário Knowledge Gap através da Amazon Mechanical Turk. PLoS ONE 9 (1): e85508. doi: 10.1371 /journal.pone.0085508

editor: Xiaofeng Wang, Cleveland Clinic Lerner Research Institute, Estados Unidos da América

Recebido: 31 Julho, 2013; Aceito: 27 de novembro de 2013; Publicação: 22 de janeiro de 2014

Direitos de autor: © 2014 Carter et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este trabalho foi apoiado em parte pela Escolha Ohio primeiro programa de bolsa de estudos em Informática Biomédica, através do Departamento de EECS em Ciência Engenharia da Case Western Reserve University e da Divisão de Informática Médica da Case Western School of Medicine para RRC. GQZ reconhece o apoio de prêmio NIH /NCATS UL1TR000439. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

Competir interesses:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

introdução

o câncer de ovário é a neoplasia maligna ginecológica mais mortal nos Estados Unidos e a quinta maior causa de morte por câncer em mulheres. Segundo estimativas da American Cancer Society 2013, cancro do ovário está previsto para causar 22.240 novos diagnósticos com 14.030 mortes nos Estados Unidos sozinho [1]. A taxa de sobrevida em 5 anos global para todos os pacientes de cancro do ovário é de 43,7% em comparação com 89% para todos os pacientes com câncer de mama. Especificamente, 63% das neoplasias malignas de cancro do ovário são diagnósticos fase tardia, fazendo com que os pacientes nesta fase de experimentar uma taxa de sobrevivência de cinco anos de apenas 26,9%, de acordo com o Congresso Americano de Obstetras e Ginecologistas (ACOG) [2]. Esta taxa de sobrevivência pobres é em grande parte devido à falta de efectivos, aprovado ferramentas de rastreio do cancro do ovário, em contraste com a existência de mamografias e testes de PSA no rastreamento de câncer de mama e câncer de próstata, respectivamente. Historicamente, o câncer de ovário é conhecido como “o assassino silencioso”, porque alguns pacientes não apresentam sintomas de doenças específicas para o câncer de ovário em estágio inicial [3]. sintomas conhecidos incluem mudanças corporais refletida pela rápida sensação de plenitude, dor pélvica, ganho de peso ou perda súbita de peso, micção freqüente, inchaço em torno do meio, fadiga, dor nas costas, ciclos menstruais prolongados ou sangramento, e líquido no estômago [3]. Na verdade, mais de 80% dos pacientes com câncer ovariano realmente mostrou sintomas, mesmo quando a doença ainda era limitado aos ovários [4]. No entanto, alguns destes sintomas podem ser diagnosticadas ou demitidos por ambos os pacientes e até mesmo alguns profissionais de saúde. Há uma lacuna de conhecimento crítico entre o público em geral e os médicos que praticam a respeito do câncer de ovário e seus sintomas indicativos [5].

Promoção de sobrevivência com o Conhecimento

sobrevivência Cancer

melhorou durante os últimos décadas, especialmente para pacientes com diagnóstico de câncer de mama, o cancro mais comum entre as mulheres. Novas e melhores combinações de tratamentos e ferramentas de rastreio para o cancro da mama tem aumentado e melhorado a vida dos sobreviventes [6], [7]. Visibilidade e difusão do conhecimento tem sido liderada por campanhas internacionais de sensibilização [8] – [10]. campanhas sociais em particular, como o nacional da consciência do cancro da mama (NBCAM) têm sido altamente bem sucedido em aumentar o rastreio de rotina dentro de dois anos a aproximadamente 70% da população feminina em geral e contribuiu para reduções substanciais nas taxas de mortalidade do cancro da mama [8], [11 ] – [13]. Infelizmente, o câncer de ovário não beneficiam actualmente de uma campanha de sensibilização generalizada alimentada pela mídia. A falta de consciência potencialmente gera a maioria dos diagnósticos fase tardia e consequente baixa taxa de sobrevivência. O objetivo do estudo é avaliar e confirmar essa lacuna de conhecimento crítico, destacando assim a necessidade de uma maior sensibilização para a doença. consciência pública aumentada e uma propagação mais ampla de conhecimento são esperados para promover as taxas de diagnóstico precoce e investigação adicional no cancro do ovário, seguindo o modelo realizado com sucesso para o cancro da mama.

Avaliação da População dos EUA através de pesquisas baseadas na Web

para identificar uma lacuna de conhecimento, é aconselhável começar pela coleta de dados através de um levantamento da população dos EUA. Pesquisas tipicamente pode ser feito de duas maneiras: uma pesquisa baseada em papel tradicional ou uma pesquisa da web. Garantir uma amostra representativa é muitas vezes um desafio em design tradicional estudo de levantamento. O objetivo geral é alcançar resultados generalizáveis, no entanto, isso pode acarretar obstáculos econômicos devido ao orçamento, tempo e necessidades de pessoal para atender às necessidades de estudo [14]. validade resultado, que é impactado por taxas de resposta, de entrada de dados e análises, também devem ser considerados. Na última década, as pesquisas baseadas na web foram desenvolvidos como um meio credível de recolha de dados de grandes grupos de amostras de forma rápida e com um custo mínimo [15]. Em 2004, um consórcio de pesquisadores da Universidade do Texas em Austin, Stanford e da Universidade da Califórnia, Berkeley abordadas várias preocupações sobre a coleta de dados usando a Internet, tais como a diversidade de exemplo, a generalização e reprodutibilidade. Em uma comparação de uma amostra de Internet muito grande (N = 361.703) com 510 amostras tradicionais publicados, o consórcio determinada amostra Internet a ser mais diversificada em dados demográficos como sexo, status socioeconômico, região geográfica, e idade do que as amostras tradicionais. Eles concluíram que os resultados web-questionário generalizar através de vários formatos de pesquisa, não parecem ser manchada por dados falsos ou respondedores de repetição, e são consistentes com os resultados que usam boas metodologias tradicionais [16]. Um estudo de 2012 por Greenlaw et al. confirmou estas conclusões anteriores, comparando baseado na web e métodos de pesquisa baseados em papel [14]. Especificamente, os autores afirmaram que não havia “apoio esmagador” para a relação custo-eficácia e validade da administração de pesquisas baseado na web, em comparação com os métodos tradicionais, notando a “redução acentuada” do custo total por resposta, bem como o esforço necessário para . produzir e distribuir inquéritos on-line

Utilização de Crowdsourcing on-line para avaliar um Proxy de os EUA População

pesquisas de sucesso precisa possuir duas características importantes: 1) um projeto imparcial e 2) uma excelente recrutamento estratégia. Em nosso estudo, para 1) nós projetamos uma pesquisa eficaz especificamente para pesquisas on-line para ter tanto um elemento de controle de qualidade e de dados imparciais, bem como uma boa participação. Para 2) aproveitamos crowdsourcing moderno através da plataforma relativamente nova Amazon Mechanical Turk. A plataforma, lançado pela Amazon.com em 2005, facilita a concepção, disseminação, armazenamento de dados e análise de dados de pesquisas baseadas na web. Amazon Mechanical Turk, doravante referida como MTurk, é um mercado digital para o trabalho através do qual os usuários podem executar “tarefas” on-line em troca de uma taxa nominal. Empregados (chamados

trabalhadores

) são recrutadas pelos empregadores (chamado

solicitantes

) para a execução de tarefas, (conhecido como Tarefas inteligência humana, ou

HITs

). Os trabalhadores e os solicitantes são anônimos e aproveitar utilitários de MTurk através de um ID único fornecido pela Amazon. Um solicitante pode aceitar ou rejeitar os resultados apresentados por um trabalhador, controlando se um trabalhador é pago ou não. Os dados são compilados a partir do site para uma planilha Excel para download para análise. As vantagens de MTurk estão bem documentadas [17]. Os trabalhadores tendem a ser a partir de uma formação diversificada, abrangendo uma vasta gama de idade, etnias e status socioeconômico [18]. Os pesquisadores verificaram que as respostas demográficas MTurk são precisas [19]. Além disso, suas propriedades psicométricas são válidas [20] e replicável [21] – [23]

No presente estudo, foi elaborado um inquérito, mas inovadora simples concluída em um ritmo acelerado de tempo e custo reduzido em comparação com. métodos de recrutamento tradicionais. O câncer de mama foi escolhido como o grupo controle para comparar com a consciência do cancro do ovário em uma amostra representativa crowdsourced dos entrevistados on-line (Ver: 2 Métodos). Nossa crowdsourcing dos trabalhadores, recrutados através de Amazon Mechanical Turk, refletiu um proxy razoável da população dos EUA a uma taxa minimizado de custo e tempo (Veja: Coleta de Dados em 3). Nós investigamos as características de conscientização do câncer de ovário entre a amostra (Ver: 3 Análises e Resultados). Nós mostramos que os trabalhadores consistentemente apresentar uma falta de consciência do impacto do câncer de ovário ou significância. Finalmente, demonstramos que além de apresentar uma falta de da consciência do cancro do ovário, o conhecimento explícito do trabalhador de câncer de ovário variou muito, acima e além de simplesmente adivinhar (Ver: 4 Discussão Conclusões).

Métodos

design by

Eu inventei nossa pesquisa com 1) um elemento de controle experimental, 2) um mecanismo de duas etapas de controle de qualidade, 3) medidas repetidas, e 4) medidas de controle de qualidade adicional. O desenho do estudo incluiu questões básicas de conscientização sobre o câncer de ovário (usando o cancro da mama como grupo de controlo), como listado na Tabela 1 (Questões 1-11), medidas repetidas (Perguntas 12-15), e os mecanismos de controle de qualidade adicionais (Perguntas 7a- 11a) para evitar fatores de confusão e delinear entre as respostas de qualidade e possíveis suposições. Outros elementos de medição de controle de qualidade consistiu de preços, horários, instruções de utilização claras e concisas, e inclusões /critério de exclusão (Veja: Processo).

A justificação do projeto é a seguinte. Em primeiro lugar, perguntas simples sensibilização são proxies rápidas e fáceis para resolver a lacuna de conhecimento crítico. Logicamente, se existe uma lacuna na consciência da doença grave, então haverá uma lacuna grave nos sintomas de conhecimento relativa específicas e risco durante a vida de diagnóstico. Em segundo lugar, um grupo de controle e estratégia de recrutamento de som visando especificamente uma população diversificada através da Internet são os elementos-chave na construção de um inquérito imparcial moderna. Em terceiro lugar, repetidas questões com múltiplas escolhas dispostas em uma ordem permutada é uma excelente maneira de avaliar como certeza de um participante é de sua resposta dada, independente de sua auto-relato de certeza na resposta. Em quarto lugar, alguns usuários de internet pode ter uma tendência para verificar respostas a determinadas perguntas da pesquisa, portanto polarizar os resultados da pesquisa. Assim, instruções de utilização claras e outras medidas de controle de qualidade são necessárias para desencorajar os usuários a verificar as suas respostas e derivar um estudo de som.

perguntas da pesquisa

A pesquisa começou com questões demográficas básicas para avaliar a idade e sexo. conhecimentos de cancro do ovário da linha de base foi dirigida por trabalhadores que determinam o quão bem eles sabiam de câncer de ovário em uma escala de Likert de 3 pontos de “Muito bem”, “razoavelmente bem”, ou “não em todos.” Para determinar antecedentes pessoais eo impacto do câncer de ovário , os trabalhadores foram perguntados se conheciam alguém próximo a eles que tinham sido diagnosticados com cancro do ovário usando um dicotômica sim /não escala. Os trabalhadores demonstraram o seu conhecimento específico de diagnóstico de risco de vida de cancro do ovário de uma mulher, selecionando uma das opções de relação de “1:08”, “1:70”, “1:200” e “1:1000.” A visibilidade Pública de câncer de ovário foi avaliada através do conhecimento da cor da fita da campanha cancer nacional, onde os trabalhadores foram perguntou: “Qual é a cor da fita da consciência do cancro do ovário ?,” com as opções categóricas de “Teal”, “rosa”, “Red” e “laranja”. Última , as estimativas de participantes de comparativa letalidade do câncer de ovário foram obtidos com a questão de, “qual o câncer é mais letal do que o outro ?,” onde os trabalhadores foram fornecidas as opções categóricas de “mama”, “ovário”, ou “Same”.

Um elemento de controle experimental foi adicionado ao questionário, replicando as perguntas ovarian cancer Awareness para a consciência do cancro da mama. O câncer de mama foi escolhido como uma medida de controle, uma vez que a doença é o câncer invasivo mais comumente diagnosticado em mulheres e seus esforços de sensibilização tem aumentado bastante atenção do público para o cancro da mama [24]. Para facilitar este elemento de controle, os trabalhadores foram avaliados em seus conhecimentos de base do cancro da mama em primeiro lugar, e posteriormente avaliada utilizando o mesmo formato de perguntas sobre os seus conhecimentos de base de câncer de ovário. A pesquisa avaliou os trabalhadores sobre os seus conhecimentos de alguém próximo a eles com câncer de mama, suas estimativas de risco de câncer de mama vida de uma mulher, o conhecimento do cancro da mama consciência cor da fita, e letalidade comparativa de cancro da mama.

Nós também procurou quantificar a certeza relativa de respostas dos trabalhadores [25]. Tanto para o elemento de controle do câncer de mama e do elemento de teste de câncer de ovário, pedimos trabalhadores uma pergunta adicional directamente: “Como você está certo da precisão da sua resposta à pergunta anterior?” (Veja Perguntas 7a a 11a). Trabalhadores foram oferecidas duas opções de resposta: que eles estavam “50% certo”, implicando que adivinhou, ou “100% de certeza”, implicando uma confiança absoluta na sua resposta anterior. A fim de avaliar a incerteza era duplo. Um, queríamos garantia de controle de qualidade; para verificar que os trabalhadores não fiz batota usando um motor de busca na web para informar suas respostas. Os detalhes específicos de riscos de vida de vários tipos de câncer não são necessariamente na vanguarda do conhecimento público, portanto, um número esmagador de respostas corretas a respeito do conhecimento estatístico da mama ou câncer de ovário seria alertar-nos para a amostra da pesquisa tendenciosa. Segundo e mais importante, um componente de incerteza no questionário iria fornecer insights sobre a estabilidade das respostas do trabalhador. Ou seja, que iria fornecer uma oportunidade valiosa para avaliar a variabilidade das escolhas trabalhadores questionário, e um cheque secundário, se a resposta correta era um palpite puro. Este era relevante para o conhecimento da consciência que queríamos para avaliar.

Por último, um elemento de medidas repetidas foi incluído com a pesquisa da consciência do cancro [26]. A finalidade do elemento medidas repetidas foi tanto para avaliar a variância da resposta independente de auto-relato da segurança dos trabalhadores e evitar viés. A medida repetida consistiu de duplicação de Perguntas 7 a 10, e permutando a ordem das opções de resposta original. Isso evitou desvios de posicionamento, o que significa que os trabalhadores não seria influenciado pela posição da pergunta original entre as seleções oferecidas [27]. Randomizando a ordem de resposta das medidas repetidas, também podia ter certeza se os trabalhadores escolheu a opção mais próxima ao seu verdadeiro conhecimento com uma resposta consistente implicando uma crença pessoal de capital aberto, e uma resposta inconsistente o que implica o oposto [25].

Procedimento

Os procedimentos para a realização de uma pesquisa dentro MTurk são bem descritos [28]. Para o presente estudo, iniciamos um levantamento usando MTurk, depois de estabelecer previamente uma conta e colocar fundos na conta onde um adicional de 10% foi avaliada em todos os pagamentos. A pesquisa foi carregado no site da MTurk usando o editor de HTML fornecido, que funcionava como uma página web rudimentar com a capacidade de incorporar imagens, tabelas, figuras ou vídeos. Em seguida, postou um anúncio de emprego, ou HIT, no fórum MTurk intitulada “Levantamento da consciência do cancro”. A pesquisa curta foi anunciado como tendo até 10 minutos, com um pagamento de US $ 0,40 centavos por pesquisa totalmente concluída.

o pagamento ou incentivo monetário, foi um componente chave do projeto, onde a taxa de pagamento necessários para ser justo para os padrões MTurk para incentivar uma maior taxa de recrutamento sem desencorajar os trabalhadores mais exigentes. O custo de oportunidade de MTurk foi previamente descrito [18] – [23]. Outro componente de design foi o filtro de sucesso para o índice de aprovação dos trabalhadores. Restringimos a participação dos trabalhadores com uma taxa de pelo menos 90% de aprovação, o que significa que 90% ou mais das apresentações anteriores dos participantes foram aceites pelos solicitantes. O índice de aprovação do trabalhador é um sistema de freios e contrapesos dentro MTurks, onde a qualidade de visitas do trabalhador, quer beneficamente ou negativamente impactos sua capacidade para completar HITs futuras [15]. Este limiar de aprovação pré-determinado, ou critérios de inclusão, promovido precisão entre os questionários preenchidos da população MTurk sem influenciar viés de seleção. Por último, para dissuadir os entrevistados de usar motores de busca para ajudar a sua precisão durante a tarefa e para incentivar a conclusão HIT em uma única sessão, uma restrição de tempo foi definido no HIT a um máximo de 10 minutos. Também incluímos o texto dentro do questionário para explicar claramente que as verdadeiras respostas foram apreciados e que nenhum participante seriam penalizados por respostas incorretas, ou seja, não haveria ganho de olhar para a resposta correta.

Depois de concordar em participar a HIT, os trabalhadores começaram a tarefa de leitura através de uma breve introdução ao questionário, que incluía expectativas de tempo para completar tarefas e critérios claros para a aceitação do trabalho ou rejeição. Os critérios de exclusão foram determinados como se segue. levantamentos de respondentes que estavam incompletas ou oferecidas várias respostas para a mesma pergunta, foram rejeitadas. Para facilitar a análise, o site MTurk respostas dos participantes compilados e formatados-los em um. arquivo CSV que foi facilmente baixados em uma planilha do Excel.

Ética Declaração

O estudo envolveu o uso de procedimentos de pesquisa obtidos de tal maneira que os seres humanos não puderam ser identificados diretamente ou através de identificadores ligada aos assuntos e qualificada como uma actividade de investigação isentos ao abrigo do Código de Regulamentos federais [38 CFR 16,101 (b) Seção 3, Categoria 2].

Análise e resultados

Recolha de dados

a coleta de dados foi concluída em 8 dias (17 de março-25 de 2013), com 87% por cento dos indivíduos entre os piscina amostra total critérios de aprovação reunião para pagamento. Trabalhadores levou 153,8 segundos em média para concluir o inquérito. O conjunto de dados de trabalho está atualmente hospedado no site do autor correspondente, localizado na sr2c.case.edu/data.

características dos participantes

232 trabalhadores elegíveis foram inicialmente incluídos no estudo. 202 trabalhadores estavam na avaliação final da amostra. Doze inquéritos sujeitos foram rejeitados por várias entradas de resposta para a mesma pergunta, e 10 inquéritos sujeitos foram rejeitadas por falta de uma questão inteiramente. Na amostra final, as idades variaram entre 18 anos a 61 anos, com uma idade mediana de 28 e idade de 32 anos (DP = 10,79, Figura 1) significam. 115 trabalhadores do sexo masculino e 87 trabalhadores do sexo feminino. A distribuição etária é ligeiramente à direita inclinada, semelhante ao actual segmento médio da distribuição da população dos Estados Unidos [29], embora mudando ligeiramente para um público mais jovem. O ponto de truncagem menor foi aos 18 anos, devido à exigência de idade mínima por MTurk, enquanto o ponto de truncagem superior refletido os idosos médios que foram menos tecnologicamente mais experiente [22].

O eixo-x é idade e y- eixo é a contagem de frequência. Esta amostra representativa de 202 indivíduos foi coletado no prazo de 8 dias. A idade média era de 28 anos ea idade média foi de 32 anos (DP = 10,79). 57% dos inquiridos eram do sexo masculino (N = 115), enquanto que 43% dos inquiridos eram do sexo feminino (N = 87).

Estratégia Análise

Além da idade e sexo, a dados consistiu de respostas de um questionário de escolha múltipla (Tabela 1). Portanto, as estatísticas de resumo EDA são as contagens e análises descritivas das respostas categóricas. contagens de respostas foram calculados com base na tabulação cruzada, a proporção, e descrições das tabelas de frequência. analisa a tabela de contingência foram utilizados para avaliar as relações entre as respostas de trabalho para o cancro do ovário (o elemento de teste), e cancro da mama (o elemento de controle). Análises de regressão logística multinomial foram usadas para determinar o resultado de conhecimento de fundo, controlando por idade, sexo e tipo de câncer. Análises de correspondência foram usadas para examinar as diferenças residuais entre o elemento de medidas repetidas da pesquisa. rácios de grupo foram comparadas pelo teste de Pearson eo teste multinomial exata [30]. Trellis e Análise de Correspondência ilustrações foram usadas para visualização dos resultados. Os dados foram analisados ​​usando R versão 2.14.1 [31].

Linha de Base Análise Conhecimento

A Tabela 2 mostra uma projecção comparativa do conhecimento câncer de ovário versus conhecimento do cancro da mama, com base no cruzamento de respostas a perguntas 3 e 4. no geral, o conhecimento sobre ovário e que de câncer de mama foram fortemente e significativamente diferente, com um valor de p, pelo teste do qui-quadrado de Pearson. Após análise das diferenças específicas, constatamos que 78,7% de todos os trabalhadores (N = (137 + 22) /202) relataram que estavam “bastante bem” ou “muito bem” informados sobre o cancro da mama (Tabela 2). Por outro lado, mais de metade, ou 56% dos trabalhadores (N = 113/202) relatou

nenhum conhecimento

alguma de câncer de ovário. Indivíduos com conhecimento prévio de câncer de mama tendem a possuir algum conhecimento de câncer de ovário: compare contagens na Tabela 2 nas posições mais baixas fora da diagonal (70 + 18 + 1) vs aqueles nas posições fora da diagonal superior (1 + 2 + 0 ). comparações binomial de 3 categorias individuais entre ovário e cancro da mama também mostrou diferenças significativas, respectivamente, todos com

p Art 0,0014 usando um teste de proporção de 2 amostras com correção de continuidade. O odds ratio foi também fortemente desequilibrada, por as chances de “nada” para “muito bem” para o câncer de ovário contra o cancro da mama; e para as chances de “Muito Bom” para “muito bem” para o cancro do ovário contra o cancro da mama (Figura 2).

A altura das barras são a proporção de homens em relação às mulheres que sabiam de câncer de mama ou cancro do ovário “nada”, “razoavelmente bem”, ou “Muito Bom”, respectivamente. os participantes do sexo masculino apresentaram uma forte indicação de conhecimento do cancro da mama, como evidenciado pelas categorias “muito bem” e “muito bem”. Por outro lado, os participantes do sexo masculino tinha praticamente nenhum conhecimento de câncer de ovário. A maioria dos participantes do sexo feminino também respondeu que eles sabiam de câncer de ovário “nada”, porém a maioria dos participantes do sexo feminino sabia de câncer de ovário e de mama “bastante bem.” Os homens e as mulheres não sabiam de câncer de mama de câncer de ovário ” muito Bem “.

Familiaridade /Background Análise

com base nas respostas a perguntas 5 e 6, 12% dos trabalhadores (n = 24/202) sabia que alguém próximo a -lhes que tinham sido diagnosticados com cancro do ovário. Conhecimento de alguém muito próximo com um diagnóstico de câncer de mama representaram 46% (N = 92/202) dos trabalhadores. A diferença entre as proporções familiaridade de dois tipos de câncer é, obviamente, importante, a um valor de p, utilizando o teste de 2 amostras para a igualdade de proporções com correção de continuidade.

Conhecimento pela Análise de Género

mais explorado conhecimento de câncer na condição de género (Figura 2). Entre a população feminina da amostra, 39% das mulheres (n = 34/87) relataram nenhum conhecimento de câncer de ovário; inversamente 8% (N = 7/87) relatou nenhum conhecimento de câncer de mama. Quase 70% dos homens (n ​​= 79/115) relataram nenhum conhecimento de câncer de ovário; adicionalmente, 31% dos homens também relataram nenhum conhecimento de câncer de mama (N = 36/115). No entanto, 92% das mulheres relataram razoavelmente a muito bom conhecimento de câncer de mama (N = 80/87), enquanto quase três quartos dos homens relataram razoavelmente a muito bom conhecimento de câncer de mama (69%, N = 79/115). Proporções de conhecimento por sexo são visualizados na Figura 2.

Análise de Multi-fator de impacto sobre o conhecimento

Nós estendemos estes resultados determinando quais variáveis ​​de previsão, ou co-variáveis, mais contribuiu para a extensão de conhecimento câncer, e também analisou o impacto global de múltiplos fatores no conhecimento simultaneamente. Por isso realizamos uma análise de regressão logística multinomial. Nesta análise, o conhecimento câncer é a variável resposta politômica (chamá-lo), que consiste nas categorias: “Nem um pouco”, “muito bem” e “muito bem”, codificado como 0, 1, 2. Idade, Sexo, e Câncer Tipo são as co-variáveis ​​designadas por. Aqui (

Idade

) é uma variável contínua, (

sexo) é uma variável dicotômica codificada como 1 e 0 para masculino e feminino, e (tipo de câncer) também codificado como 1 e 0 para câncer de ovário e de mama. Usando o comando

multinom

no pacote R “nnet” [32], a relação de regressão logística multinomial resultante é (1) para as categorias “muito bem” e “muito bem” e para o “Nem um pouco All “categoria. Aqui

(1, idade, sexo, tipo de câncer, age⋅gender) ‘

foi selecionado usando o processo de selecção passo a passo com base no AIC e representa um termo de intercepto, efeitos lineares em idade, sexo e tipo de câncer, bem como um termo de interação entre idade e sexo. Os coeficientes estimados e os valores de p unilaterais associadas são apresentados na Tabela 3. Assim, para as categorias “muito bem” e “muito bem”, temos (2) em que * indica um estatisticamente

extremamente significativo

coeficiente com um valor-p,

# indica um

coeficiente

significativa com um valor de p, e

b indica um

coeficiente

pouco significativa com um valor de p ( tabela 3). As equações (2) e p-valores da Tabela 3 mostram claramente que o tipo de câncer é o

mais

fator significativo na condução da diferença no conhecimento, com uma severa queda pelo coeficiente negativo para câncer de ovário (a partir de mama Câncer). A interação da idade e sexo (masculino) atua como um fator significativo tanto secundária em dirigir a diferença de conhecimentos para o “razoavelmente bem” categoria, indicando que o conhecimento sobre câncer de ovário e de mama é menos para o sexo masculino mais velhos, embora as pessoas mais velhas (feminino) parecia para ser mais propensos a conhecer bastante bem. Para o “muito bem” categoria, mais uma vez o tipo de câncer é o fator mais importante, com uma probabilidade muito menor de pessoas que saberiam que o câncer de ovário muito bem do que para o câncer de mama. Para o “nada” da categoria, tudo será invertida: há um aumento acentuado por ser na categoria “nada” sobre o câncer de ovário, como P (0) = 1-P (1) -P (2 ).

Análise da consciência do cancro da cor da fita

Nós investigamos a consciência pública da causa da consciência do cancro do ovário através da identificação da cor da fita da campanha nacional. A tabela 1 resume os resultados de perguntas 9 e 10, e mostra que quase todas as respostas corretamente selecionada rosa como a cor do cancro da mama da fita da consciência (97,5%, N = 197/202). Além disso pela medida secundária, isto é, respostas à pergunta 9a, 94% dos trabalhadores (N = 189/202) relatou que a sua confiança em suas respostas estavam certos, ou “100% de certeza” de sua escolha da cor da fita para o cancro da mama. No entanto, as respostas para cor da fita do cancro do ovário foram mais variadas. Embora mais da metade dos participantes selecionados corretamente a cor do ovário fita do cancro da cerceta (57%, N = 114/202), 19% dos trabalhadores escolheu, 12% rosa acreditava vermelho (N = 39/202) como a cor da fita correta para também representam cancro do ovário (N = 25/202), enquanto que outros 12% escolheu laranja (N = 24/202) como uma possibilidade. Além disso, pela medida secundária, a confiança do trabalhador revela que deu apenas quatro cores, especialmente depois de um participante tem certeza sobre a cor para o cancro da mama, só então pode uma parcela significativa dos participantes adivinhar corretamente a cor da fita do cancro do ovário, com 93% dos trabalhadores (N = 187/202) relatou adivinhando, ou de ser “50% certo” de sua escolha da cor da fita do cancro do ovário.

Análise consciência risco de câncer

com base em questões 7 e 8, melhor estimativa do trabalhador do tempo de vida do risco de cancro do ovário de uma mulher é apresentada na Tabela 1. os padrões de resposta indicou que 37% dos trabalhadores (n = 75/202) correctamente determinado risco de cancro do ovário de uma mulher para ser de 1 em 70 e 38% dos trabalhadores (N = 38/202) correctamente determinado risco de câncer de mama de uma mulher para ser 1 em 8. 27% dos trabalhadores identificados corretamente tanto o risco de vida da mama e cancro do ovário (N = 55/202). No entanto, os pares de resposta incorreta de tendência no sentido de estimativas de risco de câncer de mama de uma mulher para ser 1 em 200 e risco de câncer de ovário para ser 1 em 1000 (20%, N = 41/202), ou 1 em 70 para câncer de mama e de 1 em 200 para câncer de ovário (13%, N = 27/202). incerteza do trabalhador revelou que 87% das respostas (N = 175/202) eram suposições, tanto para o risco de câncer de ovário e de mama.

Letalidade Análise Conhecimento

Figura 3 e Tabela 1 articular os trabalhadores ‘