Predictors of Low Colorectal Cancer Screening in an Urban Academic Family Practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The primary objective was to describe the specific socio-demographic variables that are associated with colorectal cancer (CRC) under-screening in an urban, inner city population. The secondary objective was to determine the overall proportion of eligible patients who are not appropriately screened. Methods: A retrospective chart review of patients eligible for average-risk CRC screening as per Ontario’s ColonCancerCheck program guidelines was conducted at an academic, inner city family health practice associated with St. Michael’s Hospital in Toronto, Ontario. Simple measures of association, including t-tests and chi-square tests, were used to determine the relationships between screening and demographic characteristics. Based on a type I error rate of 0.05 and an appropriate sample size, the calculated power for this study was 0.82. Results: A total of 200 patients were randomly selected; 54% were male; the majority were non-immigrants (77.5%) and were employed or retired (76.5%). Fifty-five percent of screened patients were up to date as per guidelines; 29.5% and 31% were up to date with a fecal occult blood test or a colonoscopy respectively. Individuals with psychiatric illness (p = 0.0005), with no history of prior cancer screening for other cancers (p = 0.0001), on disability or unemployed (p = 0.0010), or who were younger (p = 0.0062) were significantly less likely to undergo CRC screening. Conclusion: Colorectal cancer screening rates at this academic, urban family practice were very similar to province wide screening rates. Future studies should focus on group specific interventions to increase CRC screening uptake in low CRC screened populations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».