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Enregistrement W2892460571 · doi:10.1016/j.healthpol.2018.09.013

‘I just want to be able to make a choice’: Results from citizen deliberations about mammography screening in Ontario, Canada

2018· article· en· W2892460571 sur OpenAlexafffundabout
Julia Abelson, Laura Tripp, Jonathan Sussman

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensJuravinski HospitalJuravinski Cancer CentreImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMammographyCitizen scienceMammography screeningPolitical scienceMedicineSociologyBreast cancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite Canada's long history with mammography screening, little is known about citizens' perspectives about mammography and how best to support women to make informed choices about screening. To address this gap, a series of four citizen deliberation events were held in 2015-16 in Ontario, a Canadian province with an organized population-based breast screening program in place since 1990. Forty-nine individuals participated in four citizen panels, each comprising an information session highlighting the evidence about mammography, and large- and small-group deliberations about approaches to support informed decision making for screening. Following their engagement with the research evidence about mammography, participants expressed concern about their lack of full awareness of the risks and benefits and a strong desire for choice when it comes to screening. To support informed choice, mammography programs need to reflect the values of information sharing, trust and transparency, financial accountability, and allow for personal interactions and shared decision-making. Citizens are looking for balanced information about the risks and benefits of screening presented in an easy to understand, comprehensive, and transparent manner. Primary health care providers and organized screening programs are important sources of information about mammography and must be vigilant in their efforts to support informed decision-making in this area by ensuring that the information materials they are using are balanced and reflect current evidence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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