Predictors of low cervical cancer screening among immigrant women in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disparities in cervical cancer screening are known to exist in Ontario, Canada for foreign-born women. The relative importance of various barriers to screening may vary across ethnic groups. This study aimed to determine how predictors of low cervical cancer screening, reflective of sociodemographics, the health care system, and migration, varied by region of origin for Ontario's immigrant women. METHODS: Using a validated billing code algorithm, we determined the proportion of women who were not screened during the three-year period of 2006-2008 among 455,864 identified immigrant women living in Ontario's urban centres. We created eight identical multivariate Poisson models, stratified by eight regions of origin for immigrant women. In these models, we adjusted for various sociodemographic, health care-related and migration-related variables. We then used the resulting adjusted relative risks to calculate population-attributable fractions for each variable by region of origin. RESULTS: Region of origin was not a significant source of effect modification for lack of recent cervical cancer screening. Certain variables were significantly associated with lack of screening across all or nearly all world regions. These consisted of not being in the 35-49 year age group, residence in the lowest-income neighbourhoods, not being in a primary care patient enrolment model, a provider from the same region, and not having a female provider. For all women, the highest population-attributable risk was seen for not having a female provider, with values ranging from 16.8% [95% CI 14.6-19.1%] among women from the Middle East and North Africa to 27.4% [95% CI 26.2-28.6%] for women from East Asia and the Pacific. CONCLUSIONS: To increase screening rates across immigrant groups, efforts should be made to ensure that women have access to a regular source of primary care, and ideally access to a female health professional. Efforts should also be made to increase the enrolment of immigrant women in new primary care patient enrolment models.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».