What implementation interventions increase cancer screening rates? a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Appropriate screening may reduce the mortality and morbidity of colorectal, breast, and cervical cancers. However, effective implementation strategies are warranted if the full benefits of screening are to be realized. As part of a larger agenda to create an implementation guideline, we conducted a systematic review to evaluate interventions designed to increase the rate of breast, cervical, and colorectal cancer (CRC) screening. The interventions considered were: client reminders, client incentives, mass media, small media, group education, one-on-one education, reduction in structural barriers, reduction in out-of-pocket costs, provider assessment and feedback interventions, and provider incentives. Our primary outcome, screening completion, was calculated as the overall median post-intervention absolute percentage point (PP) change in completed screening tests. METHODS: Our first step was to conduct an iterative scoping review in the research area. This yielded three relevant high-quality systematic reviews. Serving as our evidentiary foundation, we conducted a formal update. Randomized controlled trials and cluster randomized controlled trials, published between 2004 and 2010, were searched in MEDLINE, EMBASE and PSYCHinfo. RESULTS: The update yielded 66 studies new eligible studies with 74 comparisons. The new studies ranged considerably in quality. Client reminders, small media, and provider audit and feedback appear to be effective interventions to increase the uptake of screening for three cancers. One-on-one education and reduction of structural barriers also appears effective, but their roles with CRC and cervical screening, respectively, are less established. More study is required to assess client incentives, mass media, group education, reduction of out-of-pocket costs, and provider incentive interventions. CONCLUSION: The new evidence generally aligns with the evidence and conclusions from the original systematic reviews. This review served as the evidentiary foundation for an implementation guideline. Poor reporting, lack of precision and consistency in defining operational elements, and insufficient consideration of context and differences among populations are areas for additional research.
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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 | 0,028 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».