巴基斯坦人群的癌症意识测量 (CAM) 和癌症意识测量神话原因量表 (CAM-MY) 评分

科学报告|(2022) 12:8887| https://doi.org/10.1038/s41598-022-13012-81 打开癌症意识测量 (CAM)和癌症意识测量神话原因量表（CAM‑MY）在巴基斯坦人群中的得分Rimsha Munir1,2,5, Naila Noureen1,3,5, Muniba Bashir1, Naila Shoaib1,3, Arifa Ashraf1, Jan Lisec4 & Nousheen Zaidi1,3生活方式的改变可以预防几乎三分之一到二分之一的癌症病例。对癌症风险因素的认识可以激励人们在他们的行为和生活方式上做出这样的改变。这项工作旨在调查巴基斯坦人口的癌症意识水平。使用癌症意识量表 (CAM) 和癌症意识量表 - 神话原因量表 (CAM‑MY) 对巴基斯坦的 657 人进行了电话采访。我们观察到参与者在 CAM 量表上的得分明显高于 CAM‑MY 量表，并且 CAM 得分与 CAM‑MY 得分呈负相关。多年的正规教育或本科或研究生阶段的生物学专业不会影响我们人口的癌症意识水平。年龄与 CAM 分数显示出微弱但具有统计学意义的负相关。大多数参与者未能确定可改变的癌症风险因素，例如低体力活动。应努力提高对可改变风险因素的认识。我们观察到，简短的培训课程可以显着提高人们对癌症风险因素和神话的理解。根据一些估计，仅生活方式的改变就可以预防近三分之一到二分之一的癌症病例1.在人们顺应这些变化之前，他们需要更好地了解生活方式和环境相关的癌症风险因素。尽管仅凭意识可能不足以激发这些修改3，它可能会影响个人的生活方式和行为。来自多个欧洲国家的数据表明，不同人群对环境和生活方式相关癌症原因的认识水平普遍较低4.先前的研究表明，癌症意识水平与社会经济地位、种族和教育水平有关4.这些研究还观察到，大多数人认识到癌症的主要原因，例如吸烟。相比之下，其他与生活方式相关的风险因素，如肥胖和水果和蔬菜摄入量低，通常很少被认识4.人们经常将某些不会显着影响癌症发展的生活方式和环境相关项目与癌症风险增加联系起来。手机的使用或转基因食品的消费将是这种神秘的癌症原因的例子。以前的工作还研究了这种信念在普通人群中的普遍性5.这些谬论误导了人们，他们并没有对他们的生活方式带来积极的改变来降低他们患癌症的风险，而是专注于通过面对这些神秘的风险因素来最大限度地降低风险。过去，烟草业还故意资助有关肿瘤和心血管疾病的虚假危险因素的研究，以分散人们对主要危险因素之一的注意力，即吸烟7.上述研究大多在识字率普遍高于不发达国家的发达国家进行。据我们所知，以前的研究都没有对巴基斯坦人口中关于癌症的实际或神话原因的普遍看法进行广泛的分析。所提出的工作旨在研究该人群的癌症意识水平。我们还将评估各种社会人口因素对意识水平的影响。1 巴基斯坦拉合尔旁遮普大学微生物学和分子遗传学研究所癌症生物学实验室。 2 巴基斯坦拉合尔激素实验室。 3 巴基斯坦拉合尔旁遮普大学癌症研究中心。 4 分析化学系，Bundesanstalt für Materialforschung und -Prüfung (BAM)，Richard-Willstätter-Straße 11, 12489 Berlin, Germany。 5这些作者的贡献相同：Rimsha Munir 和 Naila Noureen。电子邮件：nosheen.mmg@pu.edu.pk 科学报告|(2022) 12:8887 |https://doi.org/10.1038/s41598-022-13012-82低水果和蔬菜塑料瓶凸轮CAM-MY主动吸烟癌症具有传染性图1。CAM 和 CAM-MY 项目。方法伦理批准并同意参与。本研究、问卷和同意书经巴基斯坦拉合尔旁遮普大学癌症研究中心生物伦理委员会审查和批准，批准号为 D/592/CRC。 WMA 赫尔辛基伦理原则宣言的参与者获得了书面知情同意书，以进行涉及人类受试者的研究。评估对癌症原因的认识。CAM 是评估已知癌症风险因素意识的最常用和经过验证的工具8.最近，史密斯等人。开发了一种新工具来评估人们对常见癌症相关神话的信念，称为 (CAM-MY)4.该量表已在英国人口中开发和验证。在这里，我们进行了一项预先调查，以评估其他一些神话是否在巴基斯坦人口中更为普遍。在这项预先调查中，随机选择了 1000 名参与者，并询问了癌症的主要原因或风险因素。大多数关于癌症的误解与 Smith 等人已经确定的相似。4.在我们的人群中流行的另外两个神话是“癌症是一种传染病”和“农药或化肥喷洒会导致癌症”。因此，这些项目也包括在问卷中。为 CAM 和 CAM-MY 尺度选择的项目如图 1 所示。有 11 个 CAM 和 13 个 CAM-MY 项目。在项目的初始阶段，一组多学科研究人员审查了这些措施，以评估它们对巴基斯坦人口的适用性。这些措施中包含的项目被翻译成当地语言，术语更适用于巴基斯坦环境。通过电话采访收集有关 CAM 和 CAM-MYCS 的数据。采访前获得了每位参与者的知情同意。参与者以混合方式呈现 CAM 和 CAM-MY 项目，并询问他们是否将这些项目视为癌症的危险因素。响应值 r 记录在五点（5 到 1）李克特量表上，即非常同意、同意、既不同意也不不同意、不同意、非常不同意。强烈同意在 CAM 量表上获得最高分，即 5，强烈不同意获得最低分 1。在使用公式计算 CAM 和 CAM-MY 分数之前，响应值酒精气溶胶二手烟电力线路晒斑电磁频率人乳头瘤病毒清洁产品红肉/加工肉手机肥胖压力与癌症相关人造甜味剂农药/化肥喷雾微波炉老年低体力活动转基因食品身体创伤 科学报告|(2022) 12:8887 |https://doi.org/10.1038/s41598-022-13012-83对于 CAM-MY 项目，反转了 - 1 × (r - 6)。因此，我们确保最终分数 CAM 和 CAM-MY 对于正确答案都很高，即当参与者正确同意 CAM 项目并正确不同意 CAM-MY 项目时。两个分数都是通过 (sum(r)-n)/4 n 使用对各个项目的响应计算的，其中 r 是响应向量，每个包含一个介于 1 和 5 之间的值，n 是正在考虑的问题总数，并且sum(r) 是 n 个响应中给出的总点数。为了比较医疗专业人员与对照组对癌症风险因素的看法，通过专业网络招募癌症专家（肿瘤学家和医生，n = 25），而非专家（排除标准：医疗专业人员、癌症研究人员、正式研究癌症相关学科，例如，本科或研究生水平的肿瘤学、癌症遗传学/生物学，n = 25）是从一般人群中随机选择的。为了评估培训课程对 CAM 和 CAM-MY 分数的影响，我们从旁遮普大学招募了 40 名学习非生物科目的学生。这些参与者被提出了问题，包括基线水平的 CAM 和 CAM-MY 项目。完成基线访谈后，样本按 1:1 随机分配到干预组或对照组。干预小组在旁遮普大学 CBL-MMG 参加了一个简短的培训课程（20 分钟），描述了有关癌症发展的一般信息、癌症与生活方式行为之间的联系，以及关于癌症原因的普遍误解。这些培训课程由一位专门研究癌症生物学的专家（分子遗传学博士）主持。在这些会议中，参与者以当地语言（乌尔都语）获得了有关癌症神话和事实（CAM 和 CAM-MY 项目）的信息。这些会议的内容来自美国国家癌症研究所的官方网站：https://www.cancer.gov/about-cancer/causes-prevention/risk、https://www.cancer。 gov/about-cancer/causes-prevention/risk/myths。对照组不接受任何干预。 48小时后，干预组和对照组参与者被提出相同的问题，并记录他们的分数。研究设计和参与者。共有657名参与者（纳入标准：参与者年龄≥ 16 岁，最低学历为 10 年正规教育，能够说和理解英语或乌尔都语）参加了这项横断面研究。为了获得必要的个人信息，每个参与者都完成了一份结构化问卷。遵循了 STROBE 指南。我们使用了队列研究、病例对照研究和横断面研究（结合）。健康行为特征。如 Shahab 等人所述，对健康行为特征进行了量化。9.简而言之，通过询问参与者是否吸烟来评估吸烟状况，并将受访者分为吸烟者、前吸烟者或从不吸烟者。还评估了身体活动水平。声称每周至少 5 天进行 ≥ 30 分钟身体活动的参与者被归类为符合当前身体活动指南10.使用参与者自我报告的体重和身高计算体重指数（BMI），并将参与者分为两个基于 BMI 的类别； < 25 公里/米2 或 ≥ 25 公斤/平方米2 （BMI ≥ 25 kg/m2 被归类为超重）。参与者自我报告的水果和蔬菜消费水平也根据9.每天至少食用五份的受访者被归类为符合当前指南。如前所述计算聚合行为得分9— 将每项不符合指导方针或表明风险更大的健康行为评分为 1，但吸烟状态除外，当前吸烟评分为 2，过去吸烟评分为 1。我们没有记录参与者的饮酒水平，因为饮酒是违法的在巴基斯坦。因此，人们倾向于撒谎或隐瞒事实来回答这个问题。这导致整体健康行为风险评分从 0 到 5 不等，分数越高表明风险越大。统计分析。在适用的情况下，通过 ANOVA 或 t 检验（配对或非配对）分析组间的差异。使用 GraphPad Prism、Microsoft Excel 或 R 软件环境 3.4.2 (http://cran.r-project.org/) 进行统计分析和图形表示。 P 值 < 0.05 被认为具有统计学意义，并在不同时表示。结果整体 CAM 和 CAM‑MY 分数。首先，我们计算了总体人群的 CAM 和 CAM-MY 分数之间的相关性。两个分数之间存在统计学上显着的强负相关（r = - 0.46，P <0.0001），这意味着一个尺度上的更好表现与另一个尺度上的较差表现相关（图2a）。我们观察到整个研究人群的 CAM 分数百分比（55%）显着高于 CAM-MY 分数百分比（46%）（图 2b）。接下来，我们确定参与者最正确地回答了 CAM 和 CAM-MY 问题中的哪些问题。我们在李克特量表上记录了这两种测量的反应（非常同意、同意、既不同意也不不同意、不同意、非常不同意）。在图 2c 和 d 中，堆积条形图显示了 CAM 和 CAM-MY 分数的百分比回复。给出最合适回答（即，强烈同意 CAM 项目，强烈反对 CAM-MY 项目）的受访者百分比以深绿色堆栈表示。相比之下，给出不正确答案的受访者百分比（即，非常不同意 CAM 项目，非常同意 CAM-MY 项目）是深橙色的。较浅的绿色和橙色阴影分别显示更接近正确和不正确的响应。灰色阴影描绘了中立受访者的百分比（既不同意也不反对）。最常见的风险因素（CAM 项目）是主动吸烟、饮酒和被动吸烟。对于低水果和蔬菜 (Low FV) 消费、低体力活动 (Low PA) 和老年（图 2c， 科学报告|(2022) 12:8887 |https://doi.org/10.1038/s41598-022-13012-84●●● ●●●● ●● ●●●● ●● ●● ●● ●●● ● ●● ●● ● ● ● ● ●● ● ●● ●● ● ● ●● ●●● ●● ● ●●●● ●●●●●●●●● ● ●● ●●● ●●●● ●●●● ●● ● ●● ●● ● ●●●●●● ●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●● ●● ●● ●●● ●●●●●●●● ●●● ●●●●●● ●●●●●●● ●●●●●●●●●●● ●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●● ●●●● ●●●●●●●●● ●● ●● ●●●●●●●●●●●●● ●●●●●● ●● ●●●●●●●● ●●● ●● ●●●●● ● ●● ●●