MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2167976895 · doi:10.1111/j.0737-1209.2004.21504.x

A Pap Test Screening Clinic in a South Asian Community of Vancouver, British Columbia: Challenges to Maintaining Utilization

2004· article· en· W2167976895 sur OpenAlexaffabout
Sukhdev Grewal, Joan L. Bottorff, Lynda G. Balneaves

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nursing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensLangara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Public healthMedicineGerontologyFamily medicineGeographyEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to describe experiences and challenges in establishing a South Asian Pap Test Clinic. The specialized Pap test clinic for immigrant South Asian women was a community-initiated response to high rates of cervical cancer within this population. Efforts were made to ensure that the clinic provided health services in a sensitive and culturally appropriate manner. Although women were generally positive about their experiences at the South Asian Pap Test Clinic and often encouraged other women to attend the clinic for Pap testing, attendance patterns have not been maintained. The three most significant challenges to the clinic's ongoing success were: (1) maintaining the continued involvement of stakeholders in developing long-term strategies to enhance community awareness about cervical cancer; (2) creating mechanisms to strengthen support from physicians in the community; and (3) meeting the needs of the underserved within a specialized health service for South Asian immigrant women. These challenges provide important lessons for others to increase the participation of immigrant women in screening practices. Nurses can play a key role in mobilizing and maintaining collaborations that are essential to the continuing success of community-based 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0150,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations29
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic Health NursingMême sujetHealth and Wellbeing ResearchTravaux en français237 207