Breast cancer mortality disparities: Providers' perspective
Notice bibliographique
Résumé
This research is part two of a study to gain understanding of reasons for the large breast cancer mortality disparity between African-American and White women who live in Memphis, Tennessee. Among the country’s 25 largest cities, the breast cancer mortality disparity is highest in Memphis, Tennessee, where African-American women are twice as likely to die from breast cancer as White women. In part one of this study, we sought to gain the perspective of African-American breast cancer survivors. Now we explore the perspective from the providers of care who interface with breast cancer patients, health systems, and health insurers. This is a descriptive research study that used qualitative methodology to inteview seven medical, surgical and radiation oncologists who serve African-American breast cancer patients in Memphis. Data were collected using semi-structured in-depth interviews. Themes included: (1) socioeconomic factors; (2) lack of knowledge about treatment, progression and side effects, and diagnosis; (3) information/communication about the diagnosis; (4) support system: need for another person to process information given; (5) limited access and resources: no insurance and no available services for treatment in African-American neighborhoods; and (6) fear of the unknown: fear of cancer, fear of losing breast, and fear about the disease’s impact on personal relationships. These results suggest that resources that aid geographical access to services need to change in order for disparities to decrease. A new model for health care delivery for African-American women at high risk of or diagnosed with breast cancer needs to be developed to address these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».