Risk of late cervical cancer screening in the Paris region according to social deprivation and medical densities in daily visited neighborhoods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social and physical characteristics of the daily visited neighborhoods have gained an extensive interest in analyzing socio-territorial inequalities in health and healthcare. The objective of the present paper is to estimate and discuss the role of individual and contextual factors on participation in preventive health-care activities (smear screening) in the Greater Paris area focusing on the characteristics of daily visited neighborhoods in terms of medical densities and social deprivation. METHODS: The study included 1817 women involved in the SIRS survey carried out in 2010. Participants could report three neighborhoods they regularly visit (residence, work/study, and the next most regularly visited). Two "cumulative exposure scores" have been computed from household income and medical densities (general practitioners and gynecologists) in these neighborhoods. Multilevel logistic regression models were used to measure association between late cervical screening (> 3 years) and characteristics of daily visited neighborhoods (residential, work or study, visit). RESULTS: One-quarter of the women reported that they had not had a smear test in the previous 3 years. Late smear test was found to be more frequent among younger and older women, among women being single, foreigners and among women having a low-level of education and a limited activity space. After adjustment on individual characteristics, a significant association between the cumulative exposure scores and the risk of a delayed smear test was found: women who were exposed to low social deprivation and to low medical densities in the neighborhoods they daily visit had a significantly higher risk of late cervical cancer screening than their counterparts. CONCLUSIONS: For a better understanding of social and territorial inequalities in healthcare, there is a need for considering multiple daily visited neighborhoods. Cumulative exposure scores may be an innovative approach for analyzing contextual effects of daily visited neighborhoods rather than focusing on the sole residential neighborhood.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».