MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1838702125 · doi:10.1186/s12889-015-2050-5

Breast cancer screening disparities among urban immigrants: a population-based study in Ontario, Canada

2015· article· en· W1838702125 sur OpenAlexafffundabout
Mandana Vahabi, Aïsha Lofters, Matthew Kumar, Richard H. Glazier

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSt. Michael's HospitalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineImmigrationDemographyPoisson regressionBiostatisticsBreast cancer screeningMammographyRate ratioPublic healthPopulationBreast cancerEpidemiologyHealth careCancer screeningGerontologyEnvironmental healthCancerInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is one of the leading cause of mortality and morbidity in Canada. Screening is the most promising approach in identification and treatment of the disease at early stage of its development. Research shows higher rate of breast cancer mortality among ethno-racial immigrant women despite their lower incidence which suggests disparities in mammography screening. This study aimed to compare the prevalence of appropriate mammography screening among immigrant and native borne women and determine predicators of low mammography screening. METHODS: We conducted secondary data analyses on Ontario linked social and health databases to determine the proportion of women who were screened during the two-year period of 2010-2012 among 1.4 million screening-eligible women living in urban centres in Ontario. We used multivariate Poisson regression to adjust for various socio-demographic, health care-related and migration related variables. RESULTS: 64% of eligible women were appropriately screened. Screening rates were lowest among new and recent immigrants compared to referent group (Canadian-born women and immigrant who arrived before 1985) (Adjusted Rate Ratio (ARR) (0.87, 95% CI 0.85-0.88 for new immigrants and 0.90, 95% CI 0.89-0.91 for recent immigrants. Factors that were associated with lower rates of screening included living in low-income neighborhoods, having a male physician, having internationally-trained physician and not being enrolled in primary care patient enrolment models. Those not enrolled were 22% less likely to be screened compared to those who were (ARR 0.78, 95% CI 0.77-0.79). CONCLUSION: To enhance immigrant women screening rates efforts should made to increase their access to primary care patient enrolment models and preferably female health professionals. Support should be provided to interventions that address screening barriers like language, acculturation limitations and knowledge deficit. Health professionals need to be educated and take an active role in offering screening guidelines during health encounters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207