Cancer Screening in the Toronto Central LHIN by Sub-region and Neighbourhood: Evidence from an Applied Health Research Question (AHRQ)
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe Toronto Central (TC) LHIN has aligned its vision with the Ministry of Health and Long-Term Care and Cancer Care Ontario to prioritize participation in population-based cancer screening programs and to address screening inequities. This request was accepted by the ICES AHRQ review team to help impact policy and programs.
 Objectives and ApproachBy linking cancer screening data to geographic, provider and immigration databases, underlying contributors and barriers to cancer screening can be better understood and used to target interventions to specific groups and areas of the province. Thus, the purpose of this study was to: 1) determine the rates of cancer screening in the TC LHIN by sub-region and neighbourhood, and 2) determine how these differences vary by immigration status, primary care provider characteristics and neighbourhood income level. Using OHIP billing claims, screening for breast, cervical and colorectal cancer was identified between fiscal years 2013 to 2016.
 ResultsDuring the study period, 58.4% of eligible TC LHIN residents received a mammogram, 57.1% received a pap smear and 55.1% received colorectal cancer screening. Screening rates varied by Toronto neighbourhood: 48.4%–72.9%, 38.8%–70.1% and 42.7%–68.7% for mammograms, pap smears and colorectal cancer screening respectively. Residents who recently immigrated to Ontario received less cancer screening than non-immigrants; 51.8% of immigrant women eligible for cervical cancer screening received a pap smear compared to 60.4% of non-immigrant women in the TC LHIN East region. Not having a female physician (54.3% vs 68.6%), lacking comprehensive care (55.6% vs 62.5%), having a foreign trained physician (56.6% vs 64.7\%) and living in a lower income neighbourhood (51.6%-62.5%) were other factors associated with lower rates of cancer screening.
 Conclusion/ImplicationsCancer screening rates vary according to neighbourhood, and certain groups may be vulnerable to inadequate screening. These findings will help to address cancer screening disparities due to structural barriers, and will help in the delivery of culturally appropriate and relevant cancer screening educational packages and outreach programs in Toronto.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».