Barriers to care for women with low-grade endometrial cancer and morbid obesity: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Obesity is a major risk factor for low-grade endometrial cancer. The surgical management of patients with obesity is challenging, and they may face unique barriers to accessing care. We completed a qualitative study to understand the experiences of low-grade endometrial cancer patients with morbid obesity, from symptom onset to diagnosis to surgery. DESIGN: ) referred for primary surgery. Transcribed interviews were coded line-by-line and analysed using an interpretive descriptive approach that drew on labelling theory to understand patients' experiences. Thematic sufficiency was confirmed after 15 interviews. SETTING: Two tertiary care centres in Toronto, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: (range: 44-70) were interviewed. RESULTS: Thematic analysis identified that (1) both patients and providers lack knowledge on endometrial cancer and its presenting symptoms and risk factors; (2) patients with morbid obesity are subject to stigma and poor communication in the healthcare system and (3, 4) although clinical, administrative, financial, geographic and facility-related barriers exist, quality care for patients with morbid obesity is an achievable goal. CONCLUSIONS: Improved education on the prevention and identification of endometrial cancer is needed for both patients and providers. Delivery of cancer care to patients with morbid obesity may be improved through provider awareness of the impact of weight stigma and establishing streamlined care pathways at centres equipped to manage surgical complexity.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».