Exploring ways to overcome barriers to mammography uptake and retention among South Asian immigrant women
Notice bibliographique
Résumé
South Asians comprise one of the fastest growing immigrant groups in North America. Evidence indicates that South Asian (SA) immigrant women are vulnerable to low rates of breast cancer screening. Yet, there is a dearth of knowledge pertaining to socioculturally tailored strategies to guide the uptake of screening mammography in the SA community. In 2010, the authors conducted semi-structured focus groups (FG) to elicit perspectives of health and social service professionals on possible solutions to barriers identified by SA immigrant women in a recent study conducted in the Greater Toronto Area. Thirty-five health and social services staff members participated in five FG. The discussions were audio taped and detailed field notes were taken. All collected data were transcribed verbatim and thematic analysis was conducted using techniques of constant comparison within and across the group discussions. Three dominant themes were identified: (i) 'Target and Tailor' focused on awareness raising through multiple direct and indirect modes or approaches with underlying shared processes of involving men and the whole family, use of first language and learning from peers; (ii) 'Enhancing Access to Services' included a focus on 'adding ancillary services' and 'reinforcement of existing services' including expansion to a one-stop model; and (iii) 'Meta-Characteristics' centred on providing 'multi-pronged' approaches to reach the community, and 'sustainability' of initiatives by addressing structural barriers of adequate funding, healthcare provider mix, inter-sectoral collaboration and community voice. The findings simultaneously shed light on the grassroot practical strategies and the system level changes to develop efficient programmes for the uptake of mammography among SA immigrant women. The parallel focus on the 'Target and Tailor' and 'Enhancing Access to Services' calls for co-ordination at the policy level so that multiple sectors work jointly to streamline resources, or meta-characteristics.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».