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Enregistrement W2117718849 · doi:10.1186/1471-2458-12-413

A systematic review of interventions to increase breast and cervical cancer screening uptake among Asian women

2012· review· en· W2117718849 sur OpenAlexaff
Mingshan Lu, Sabina Moritz, Diane Lorenzetti, Lindsay Sykes, Sharon E. Straus, Hude Quan

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanadian Institute of Natural and Integrative MedicineUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionBiostatisticsFamily medicineEthnic groupBreast cancer screeningCancer screeningCervical cancerPopulationBreast cancerIntervention (counseling)Health careSystematic reviewPublic healthMammographyGerontologyMEDLINECancerEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Asian population is one of the fastest growing ethnic minority groups in western countries. However, cancer screening uptake is consistently lower in this group than in the native-born populations. As a first step towards developing an effective cancer screening intervention program targeting Asian women, we conducted a comprehensive systematic review, without geographic, language or date limitations, to update current knowledge on the effectiveness of existing intervention strategies to enhance breast and cervical screening uptake in Asian women. METHODS: This study systematically reviewed studies published as of January 2010 to synthesize knowledge about effectiveness of cancer screening interventions targeting Asian women. Fifteen multidisciplinary peer-reviewed and grey literature databases were searched to identify relevant studies. RESULTS: The results of our systematic review were reported in accordance with the PRISMA Statement. Of 37 selected intervention studies, only 18 studies included valid outcome measures (i.e. self-reported or recorded receipt of mammograms or Pap smear). 11 of the 18 intervention studies with valid outcome measures used multiple intervention strategies to target individuals in a specific Asian ethnic group. This observed pattern of intervention design supports the hypothesis that employing a combination of multiple strategies is more likely to be successful than single interventions. The effectiveness of community-based or workplace-based group education programs increases when additional supports, such as assistance in scheduling/attending screening and mobile screening services are provided. Combining cultural awareness training for health care professionals with outreach workers who can help healthcare professionals overcome language and cultural barriers is likely to improve cancer screening uptake. Media campaigns and mailed culturally sensitive print materials alone may be ineffective in increasing screening uptake. Intervention effectiveness appears to vary with ethnic population, methods of program delivery, and study setting. CONCLUSIONS: Despite some limitations, our review has demonstrated that the effectiveness of existing interventions to promote breast and cervical cancer screening uptake in Asian women may hinge on a variety of factors, such as type of intervention and study population characteristics. While some studies demonstrated the effectiveness of certain intervention programs, the cost effectiveness and long-term sustainability of these programs remain questionable. When adopting an intervention program, it is important to consider the impacts of social-and cultural factors specific to the Asian population on cancer screening uptake. Future research is needed to develop new interventions and tools, and adopt vigorous study design and evaluation methodologies to increase cancer screening among Asian women to promote population health and health equity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations188
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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