Community-Based Settings and Sampling Strategies: Implications for Reducing Racial Health Disparities Among Black Men, New York City, 2010–2013
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rates of screening colonoscopies, an effective method of preventing colorectal cancer, have increased in New York City over the past decade, and racial disparities in screening have declined. However, vulnerable subsets of the population may not be reached by traditional surveillance and intervention efforts to improve colorectal cancer screening rates. METHODS: We compared rates of screening colonoscopies among black men aged 50 or older from a citywide random-digit-dial sample and a location-based sample focused on hard-to-reach populations to evaluate the representativeness of the random-digit-dial sample. The location-based sample (N = 5,568) was recruited from 2010 through 2013 from community-based organizations in New York City. Descriptive statistics were used to compare these data with data for all black men aged 50 or older from the 2011 cohort of the Community Health Survey (weighted, N = 334) and to compare rates by community-based setting. RESULTS: Significant differences in screening colonoscopy history were observed between the location-based and random-digit-dial samples (49.1% vs 62.8%, P < .001). We observed significant differences between participants with and without a working telephone among the location-based sample and between community-based settings. CONCLUSIONS: Vulnerable subsets of the population such as those with inconsistent telephone access are excluded from random-digit-dial samples. Practitioners and researchers should consider the target population of proposed interventions to address disparities, and whether the type of setting reaches those most in need of services.
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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 | 0,031 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».