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Enregistrement W2212951967 · doi:10.3747/co.22.2599

Disparity in Cancer Prevention and Screening in Aboriginal Populations: Recommendations for Action

2015· review· en· W2212951967 sur OpenAlexaffvenueabout
Shahid Ahmed, Ruqaiya Shahid, Jo-Ann Episkenew

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of ReginaSaskatchewan Cancer AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancer preventionPsychological interventionCancerSocioeconomic statusCancer screeningHealth equityEnvironmental healthPreventive healthcareGerontologyFamily medicinePopulationPublic healthPathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, cancer has occurred at a lower rate in aboriginal populations; however, it is now dramatically increasing. Unless preventive measures are taken, cancer rates among aboriginal peoples are expected to soon surpass those in non-aboriginal populations. Because a large proportion of malignant disorders are preventable, primary prevention through socioeconomic interventions, environmental changes, and lifestyle modification might provide the best option for reducing the increasing burden of cancers. Such efforts can be further amplified by making use of effective cancer screening programs for early detection of cancers at their most treatable stage. However, compared with non-aboriginal Canadians, many aboriginal Canadians lack equal access to cancer screening and prevention programs. In this paper, we discuss disparities in cancer prevention and screening in aboriginal populations in Canada. We begin with the relevant definitions and a theoretical perspective of disparity in health care in aboriginal populations. A framework of health determinants is proposed to explain the pathways associated with an increased risk of cancer that are potentially avoidable. Major challenges and knowledge gaps in relation to cancer care for aboriginal populations are addressed, and we make recommendations to eliminate disparities in cancer control and prevention.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,729
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,076 · 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'étudeAutre devis
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

Citations78
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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