Assessment of trends in socioeconomic inequalities in cancer screening services in Korea, 1998–2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to examine how income-related inequalities in screening services for gastric and colorectal cancer in Korea have changed over the past decades, along with the implementation of the national cancer screening program, and also to quantify each contribution from various socio-demographic factors income-related inequalities with respect to these cancer screening services. METHODS: Three cycles (1998, 2005, and 2010-2012) of Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) were utilized. To measure income-related inequalities in the use of gastric and colorectal cancer, individuals over the age of 40 and the age of 50 were included respectively, and the Concentration Index (CI) was calculated for each cycle. To identify and quantify contribution from each socio-demographic factor, decomposition of the CIs was conducted. RESULTS: Throughout this study, CIs and horizontal inequity indices (HIs) steadily but consistently decreased, suggesting that inequalities and inequities in participation in gastric and colorectal cancer screening were weakened after the implementation of the national public cancer screening program. Decomposition analyses revealed that whereas decreases in inequalities mostly stemmed from income and educational levels; higher income and better education levels are still major contributors to the observed inequalities that influence participation in cancer screening services in Korea. CONCLUSION: Our empirical findings suggest that, although the policy of reducing out-of-pocket payment for cancer screening may contribute to the observed decreases in inequality, it alone is not likely to completely eliminate inequality. Further research is required to identify barriers that prevent people with lower socioeconomic status from participation in cancer screening, which allows equal access for equal need.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».