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Enregistrement W2577047889 · doi:10.1200/jco.2011.29.4_suppl.380

Causes of suboptimal colorectal cancer screening (CRCS) in U.S. immigrants.

2011· article· en· W2577047889 sur OpenAlexaff
Neal Shahidi, Babak Homayoon, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSigmoidoscopyColonoscopyImmigrationColorectal cancerFecal occult bloodResidenceHealth careLogistic regressionOdds ratioDemographyFamily medicineInternal medicineGerontologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

380 Background: Research shows that CRCS in U.S. immigrants is low, but causes for this poor uptake are unclear. Our aims were to 1) compare CRCS among U.S. born citizens (USB), naturalized citizens (NAC) and non-citizens (NOC), 2) evaluate clinical factors associated with CRCS, and 3) explore health system barriers to CRCS for immigrants. Methods: Screening eligible patients were identified from the 2007 California Health Interview Survey. CRCS was defined as a fecal occult blood test within 1 year, a sigmoidoscopy within 5 years or a colonoscopy within 10 years. Using logistic regression, we determined the effect of immigrant status and other clinical factors on CRCS. We devised a 3-point composite scoring system based on survey responses to questions about health system barriers (where 0=worst and 3=best). Stratified analyses based on residence (urban vs rural), healthcare coverage (insured vs uninsured), English proficiency (good vs. poor), and composite score were conducted to assess their relationship with CRCS. Results: We identified 30,434 respondents: USB 83%, NAC 13%, NOC 4%; mean age 66, 65, 61 years; male 39%, 41%, 48%; white 85%, 38%, 29%, respectively. Only 67% of USB, 61% of NAC and 46% of NOC underwent CRCS (p<0.001). Old age, male, high income earners, non-smokers, being married and those who visited their physicians frequently were more likely to receive CRCS (all p<0.05). When compared to USB, NAC and NOC were associated with decreased odds of CRCS (OR 0.88, 95%CI 0.73-1.05 and OR 0.67, 95%CI 0.52-0.87, respectively; global p=0.009). Stratified analyses revealed that the association between immigrants and decreased CRCS was more evident for immigrants who lived in rural areas, lacked insurance, or those who were not proficient in English (Table). Immigrants with a composite score ≤2 also reported worse CRCS. Conclusions: CRCS remains suboptimal, especially in new U.S. immigrants. Inferior healthcare access and language barriers are potential drivers of this disparity. Addressing these system issues for immigrants may promote CRCS in this population. [Table: see text] No significant financial relationships to disclose.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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