The low uptake of breast screening in cities is a major public health issue and may be due to organisational factors: A Census-based record linkage study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer screening uptake is generally lower in UK cities but quantifying city-level effects from causes due to population composition that comprise cities is hampered by data limitations. METHODS: A unique data linkage project combining a 2001 Census-based longitudinal study in Northern Ireland with the NHS Breast Screening Program. Validated uptake in the three years following the Census for Belfast Metropolitan Urban Area was compared against the rest of the country with adjustment for cohort attributes defined at Census. RESULTS: Belfast Metropolitan Urban Area contained 34.8% of invited women but a greater proportion who rented their accommodation (40.3%) or who did not have a car (47.1%). After full adjustment for demographic and socio-economic factors, Belfast Metropolitan Urban Area uptake was lower for first and subsequent screen (Odds ratio (OR) 0.72; 95% CIs 0.66, 0.78 and OR 0.58; 95% CIs 0.55, 0.62 respectively). There were no significant interactions between patient characteristics and area of residence indicating that all residents in Belfast Metropolitan Urban Area are equally affected. CONCLUSION: The reduced uptake of screening in cities is a major public health issue; the effects are large and a large proportion of the population are affected, organisational factors appear to be the primary cause. Strategies to correct this imbalance might help reduce inequalities in health.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».