The validity of self-reported cancer screening history and the role of social disadvantage in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-report may not be an accurate method of determining cervical, breast and colorectal cancer screening rates due to recall, acquiescence and social desirability biases, particularly for certain sociodemographic groups. Therefore, the aims of this study were to determine the validity of self-report of cancer screening in Ontario, Canada, both for people in the general population and for socially disadvantaged groups based on immigrant status, ethnicity, education, income, language ability, self-rated health, employment status, age category (for cervical cancer screening), and gender (for fecal occult blood testing). METHODS: We linked multiple data sources for this study, including the Canadian Community Health Survey and provincial-level health databases. Using administrative data as our gold standard, we calculated validity measures for self-report (i.e. sensitivity, specificity, positive and negative likelihood ratios, positive and negative predictive values), calculated report-to-record ratios, and conducted a multivariable regression analysis to determine which characteristics were independently associated with over-reporting of screening. RESULTS: Specificity was less than 70% overall and for all subgroups for cervical and breast cancer screening, and sensitivity was lower than 80% overall and for all subgroups for fecal occult blood testing FOBT. Report-to-record ratios were persistently significantly greater than 1 across all cancer screening types, highest for the FOBT group: 1.246 [1.189-1.306]. Regression analyses showed no consistent patterns, but sociodemographic characteristics were associated with over-reporting for each screening type. CONCLUSIONS: We have found that in Ontario, as in other jurisdictions, there is a pervasive tendency for people to over-report their cancer screening histories. Sociodemographic status also appears to influence over-reporting. Public health practitioners and policymakers need to be aware of the limitations of self-report and adjust their methods and interpretations accordingly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».