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Enregistrement W2578002967 · doi:10.1016/j.amepre.2016.11.023

Cervical and Breast Cancer Screening After CARES: A Community Program for Immigrant and Marginalized Women

2017· article· en· W2578002967 sur OpenAlexafffund
Sheila Dunn, Aïsha Lofters, Ophira Ginsburg, Christopher Meaney, Farah Ahmad, M. Catherine Moravac, Cam Tu Janet Nguyen, Angela Arisz

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Preventive Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalYork UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineMammographyBreast cancer screeningFamily medicineImmigrationCancer screeningBreast cancerCervical cancerEthnic groupGynecologyCervical screeningDemographyObstetricsGerontologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Marginalized populations such as immigrants and refugees are less likely to receive cancer screening. Cancer Awareness: Ready for Education and Screening (CARES), a multifaceted community-based program in Toronto, Canada, aimed to improve breast and cervical screening among marginalized women. This matched cohort study assessed the impact of CARES on cervical and mammography screening among under-screened/never screened (UNS) attendees. METHODS: Provincial administrative data collected from 1998 to 2014 and provided in 2015 were used to match CARES participants who were age eligible for screening to three controls matched for age, geography, and pre-education screening status. Dates of post-education Pap and mammography screening up to June 30, 2014 were determined. Analysis in 2016 compared screening uptake and time to screening for UNS participants and controls. RESULTS: From May 15, 2012 to October 31, 2013, a total of 1,993 women attended 145 educational sessions provided in 20 languages. Thirty-five percent (118/331) and 48% (99/206) of CARES participants who were age eligible for Pap and mammography, respectively, were UNS on the education date. Subsequently, 26% and 36% had Pap and mammography, respectively, versus 9% and 14% of UNS controls. ORs for screening within 8 months of follow-up among UNS CARES participants versus their matched controls were 5.1 (95% CI=2.4, 10.9) for Pap and 4.2 (95%=CI 2.3, 7.8) for mammography. Hazard ratios for Pap and mammography were 3.6 (95% CI=2.1, 6.1) and 3.2 (95% CI=2.0, 5.3), respectively. CONCLUSIONS: CARES' multifaceted intervention was successful in increasing Pap and mammography screening in this multiethnic under-screened population.

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)0,001
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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