MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2030478551 · doi:10.5339/avi.2015.3

Promoting screening to reduce breast cancer mortality among Arab women: What do healthcare professionals need to do?

2015· article· en· W2030478551 sur OpenAlexaff
Tam Truong Donnelly, Al-Hareth Al Khater, Salha Bujassoum Al‐Bader, Mohamed Ghaith Al‐Kuwari, Mariam Abdulmalik, Nabila Al-Meer, Rajvir Singh

Notice bibliographique

RevueAvicenna · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicinePsychological interventionIntervention (counseling)Breast cancer screeningFamily medicineHealth careCancerPublic healthCancer screeningMammographyGerontologyNursingEnvironmental healthInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer (BC) is the most common cancer among Arab women. Early detection of breast cancer through regular screening activities, improvement of the quality of screening activities, and enhanced treatment have been found to decrease mortality rates. However, alarmingly low participation rates in breast cancer screening activities have been reported among Arab women. Drawing on the findings of our recent study in Qatar and a comprehensive literature review of studies, in this paper, we recommend several categories of intervention strategies to promote early detection of breast cancer among Arab populations. These include: (1) Providing public education about breast cancer and cancer screening methods; (2) Encouraging primary care physicians to incorporated BC screening recommendations into their daily practice and routine with their female patients; (3) Deliver interventions that minimize cognitive barriers at the individual level; (4) Incorporate access-enhancing strategies; and (5) More intervention and evaluation studies are needed to develop culturally sensitive interventions and assess the cost-effectiveness and long-term sustainability of the intervention programs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAvicennaMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207