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Enregistrement W1978469870 · doi:10.1002/cam4.358

Primary care physician characteristics associated with cancer screening: a retrospective cohort study in Ontario, Canada

2014· article· en· W1978469870 sur OpenAlexafffundabout
Aïsha Lofters, Ryan Ng, Rebecca Lobb

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésPrimary careRetrospective cohort studyMedicineCohortFamily medicineCancerCohort studyPrimary health careEnvironmental healthInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary care physicians can serve as both facilitators and barriers to cancer screening, particularly for under-screened groups such as immigrant patients. The objective of this study was to inform physician-targeted interventions by identifying primary care physician characteristics associated with cancer screening for their eligible patients, for their eligible immigrant patients, and for foreign-trained physicians, for their eligible immigrant patients from the same world region. A population-based retrospective cohort study was performed, looking back 3 years from 31 December 2010. The study was performed in urban primary care practices in Ontario, Canada's largest province. A total of 6303 physicians serving 1,156,627 women eligible for breast cancer screening, 2,730,380 women eligible for cervical screening, and 2,260,569 patients eligible for colorectal screening participated. Appropriate breast screening was defined as at least one mammogram in the previous 2 years, appropriate cervical screening was defined as at least one Pap test in the previous 3 years, and appropriate colorectal screening as at least one fecal occult blood test in the previous 2 years or at least one colonoscopy or barium enema in the previous 10 years. Just fewer than 40% of physicians were female, and 26.1% were foreign trained. In multivariable analyses, physicians who attended medical schools in the Caribbean/Latin America, the Middle East/North Africa, South Asia, and Western Europe were less likely to screen their patients than Canadian graduates. South Asian-trained physicians were significantly less likely to screen South Asian women for cervical cancer than other foreign-trained physicians who were seeing region-congruent patients (adjusted odds ratio: 0.56 [95% confidence interval 0.32-0.98] versus physicians from the USA, Australia and New Zealand). South Asian patients were the most vulnerable to under-screening, and decreasing patient income quintile was consistently associated with lower likelihood of screening, although less so for immigrant patients. This study highlights certain physician characteristics that are associated with cancer screening for eligible patients, including immigrant patients, and that should be considered when designing physician-targeted interventions. We have also highlighted an ethnic community, South Asians, which requires particular attention, both among its patients and its primary care providers. Future research should further explore the reasons for these findings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations75
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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