Barriers to cervical cancer screening faced by immigrant women in Canada: a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this scoping study is to review the published literature and summarize findings related to barriers experienced by immigrant women in Canada while accessing cervical cancer screening. METHODS: Electronic databases of peer-reviewed articles and grey literature were searched using comprehensive sets of keywords, without restricting the time period or language. Articles were selected based on the following criteria: (a) the study population consisted of Canadian immigrant women and healthcare providers and other stakeholders serving immigrant women, (b) the research focused on the barriers to accessing cervical cancer screening, and (c) the study was conducted in Canada. RESULTS: Extracted data were grouped and analyzed, resulting in barriers comprised of six themes: economic barriers, cultural barriers, language barriers, healthcare system-related barriers, knowledge-related barriers, and individual-level barriers. Lack of education, low income, preference for a female physician, lack of knowledge, lack of effective communication, and embarrassment were some of the most common barriers mentioned. CONCLUSIONS: Immigrant access to health services, including cervical cancer screening, is a complex issue concerning a wide range of barriers. Our findings offer insights into barriers to cervical cancer screening in immigrant communities in Canada that can be used to assist policymakers, healthcare providers, and researchers enhance the health and well-being of these populations by mitigating barriers and improving screening.
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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 | 0,017 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».