MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2293153297 · doi:10.1155/2016/7284303

The Influences of Health Insurance and Access to Information on Prostate Cancer Screening among Men in Dominican Republic

2016· article· en· W2293153297 sur OpenAlexaff
Joseph Kangmennaang, Isaac Luginaah

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Epidemiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDivision of Graduate Education
Mots-clésProstate cancer screeningProstate cancerLogistic regressionMedicinePopulationPropensity score matchingDemographyCancerGerontologyEnvironmental healthProstate-specific antigenInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives. Although research demonstrates the public health burden of prostate cancer among men in the Caribbean, relatively little is known about the factors that underlie the low levels of testing for the disease among this population. Study Design. A cross-sectional study of prostate cancer testing behaviours among men aged 40-60 years in Dominican Republic using the Demographic and Health Survey (2013). Methods. We use hierarchical binary logit regression models and average treatment effects combined with propensity score matching to explore the determinants of prostate screening as well as the average effect of health insurance coverage on screening. The use of hierarchical binary logit regression enabled us to control for the effect of unobserved heterogeneity at the cluster level that may affect prostate cancer testing behaviours. Results. Screening varied significantly with health insurance coverage, knowledge of cholesterol level, education, and wealth. Insured men were more likely to test for prostate cancer (OR = 1.65, p = 0.01) compared to the uninsured. Conclusions. The expansion and restructuring of Dominican Republic universal health insurance scheme to ensure equity in access may improve health access that would potentially impact positively on prostate cancer screening among men.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cancer EpidemiologyMême sujetProstate Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207