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Enregistrement W2513144350 · doi:10.1186/s12913-016-1665-2

Managing Matajoosh: determinants of first Nations’ cancer care decisions

2016· article· en· W2513144350 sur OpenAlexafffundabout
Josée G. Lavoie, Joseph M. Kaufert, Annette J. Browne, John O’Neil

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInstitute of Aboriginal Peoples HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNursing researchHealth informaticsHealth administrationMedicinePublic healthHealth services researchCancerHealth careQuality of Life ResearchNursingFamily medicineEconomic growthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accessing cancer treatment requires First Nation peoples living in rural and remote communities to either commute to care, or to relocate to an urban centre for the length or part of the treatment. While Canadians living in rural and remote communities must often make difficult decisions following a cancer diagnosis, such decisions are further complicated by the unique policy and socio-historical contexts affecting many First Nation peoples in Canada. These contexts often intersect with negative healthcare experiences which can be related to jurisdictional confusion encountered when seeking care. Given the rising incidence of cancer within First Nation populations, there is a growing potential for negative health outcomes. METHODS: The analysis presented in this paper focuses on the experience of First Nation peoples' access to cancer care in the province of Manitoba. We analyzed policy documents and government websites; interviewed individuals who have experienced relocation (N = 5), family members (N = 8), healthcare providers and administrators (N = 15). RESULTS: Although the healthcare providers (social workers, physicians, nurses, patient navigators, and administrators) we interviewed wanted to assist patients and their families, the focus of care remained informed by patients' clinical reality, without recognition of the context which impacts and constrains access to cancer care services. Contrasting and converging narratives identify barriers to early diagnosis, poor coordination of care across jurisdictions and logistic complexities that result in fatigue and undermine adherence. Providers and decision-makers who were aware of this broader context were not empowered to address system's limitations. CONCLUSIONS: We argue that a whole system's approach is required in order to address these limitations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,400 · 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'étudeQualitatif
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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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