Mammography Rates for Breast Cancer Screening: A Comparison of First Nations Women and All Other Women Living in Manitoba, Canada, 1999–2008
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: First Nations (FN) women historically have low rates of preventive care, including breast cancer screening. We describe the frequency of breast cancer screening among FN women living in Manitoba and all other Manitoba (AOM) women after the introduction of a provincial, organized breast screening program and explore how age, area of residence, and time period influenced breast cancer screening participation. METHODS: The federal Indian Registry was linked to 2 population-based, provincial data sources. A negative binomial model was used to compare breast cancer screening for FN women with screening for AOM women. RESULTS: From 1999 through 2008, 37% of FN and 59% of AOM women had a mammogram in the previous 2 years. Regardless of area of residence, FN women were less likely to have had a mammogram than AOM women (relative rate [RR] = 0.69 in the north, RR = 0.55 in the rural south, and RR = 0.53 in urban areas). CONCLUSIONS: FN women living in Manitoba had lower mammography rates than AOM women. To ensure equity for all Manitoba women, strategies that encourage FN women to participate in breast cancer screening should be promoted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».