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Enregistrement W1971791435 · doi:10.1089/jwh.2009.1477

Prevalence and Factors Associated with Colorectal Cancer Screening in Canadian Women

2010· article· en· W1971791435 sur OpenAlexaffabout
Sarah Brennenstuhl, Esme Fuller‐Thomson, Svetlana Popova

Notice bibliographique

RevueJournal of Women s Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionBehavioral Risk Factor Surveillance SystemColorectal cancerCancer screeningGerontologyOdds ratioOddsColorectal cancer screeningDemographyCancerFamily medicineEnvironmental healthPopulationColonoscopyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This representative study investigated the prevalence and factors associated with women's use of colorectal cancer (CRC) screening. METHODS: Women aged 50-74 were selected from the Ontario subsample of the 2005 Canadian Community Health Survey. Women who had never screened for CRC (n = 3676) were compared with women who had ever had CRC screening (n = 2105). Andersen's Behavioral Model of Health Service Use of predisposing, need, and enabling factors guided chi-square and logistic regression analyses. RESULTS: Fully 38% of women reported ever having CRC screening. Predisposing factors (older age, higher education, white race, currently having cancer [not CRC], and use of other screening tests), need factors (nonsmoking and physical activity level), and enabling factors (urban location, having a family doctor, more than five doctor visits annually, and greater sense of belonging), were each associated with higher odds of screening. Lower household income seemed to be associated with lower odds of screening. CONCLUSIONS: Despite CRC guidelines published before and during 2004, only 38% of women reported ever having CRC screening by 2005. Enabling factors contributed significantly to screening rates after adjustment for need factors, which provides some evidence that access to CRC screening by women was inequitable despite Canada's publicly funded healthcare system. Research findings can help develop female-specific strategies to increase rates of CRC screening.

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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,942

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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