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Enregistrement W2167737863 · doi:10.1111/ecc.12171

Accessing cancer services in North West England: the Chinese population

2014· article· en· W2167737863 sur OpenAlexaff
Alicia‐Marie Conway, A.R. Clamp, J. Hasan, D. Goonetilleke, Kelsey Shore, L.M.J. Wong, Joann M. Wong, Gordon C. Jayson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicinePopulationCancerService (business)Health careNursingEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relatively few Chinese patients access tertiary cancer services in North West England. We investigated the reasons behind this using a culturally sensitive questionnaire. The questionnaire, completed by 214 Chinese people in English, Cantonese or Mandarin, evaluated the Chinese population's access and satisfaction with primary care, understanding of cancer and awareness of local cancer services. Ninety-five per cent of respondents were registered with a general practitioner (GP) and 75% had accessed primary care in the last year. Satisfaction with GP consultations was high but a third of respondents reported a lack of confidence in local National Health Service (NHS) services. Only 57% of eligible women had attended cervical screening programmes. The overall understanding of the causes and treatment of cancer and cancer services in the North West was poor. Despite registration with primary healthcare, the Chinese population under-utilise cancer prevention programmes and tertiary cancer services because of a lack of awareness and understanding of cancer services in the North West. A significant proportion of the population is dissatisfied with the perceived slow service and lack confidence in services, with 41% considering using healthcare abroad. These data highlight the critical need to engage with, educate and support the Chinese population if they are to access NHS cancer services.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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