MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3212433043 · doi:10.46747/cfp.6711843

Afrocentric screening program for breast, colorectal, and cervical cancer among immigrant patients in Ontario

2021· article· en· W3212433043 sur OpenAlexaffvenueabout
Onye Nnorom, Antonia Sappong‐Kumankumah, Oluwatobi R. Olaiya, Mervin Burnett, Nancy Akor, Nan Shi, Patricia Wright, Abel Gebreyesus, Liben Gebremikael, Aïsha Lofters

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health NetworkRegistered Nurses' Association of OntarioUniversity of AlbertaCancer Care OntarioMcMaster UniversityPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineMammographyBreast cancerCancer screeningImmigrationColorectal cancerPsychological interventionAuditCervical cancerHealth careBreast cancer screeningCancerGynecologyGerontologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM ADDRESSED: Black and immigrant populations across Canada have lower screening rates than Canadian-born white populations, predisposing them to increased cancer morbidity and mortality. Effective interventions are required to increase cancer screening rates among these populations. OBJECTIVE OF PROGRAM: To improve breast, colorectal, and cervical cancer screening rates at TAIBU Community Health Centre, which has a mandate to provide primary health care services to the Black and immigrant community in the greater Toronto area. PROGRAM DESCRIPTION: An Afrocentric quality improvement program was developed and implemented, consisting of provider audits, cancer screening education programs, a patient call-back program, and a mammography promotion day. CONCLUSION: TAIBU Community Health Centre's continuous quality improvement approach was successful in engaging health care providers and patients to increase cancer screening participation sustainably in a racially and socioeconomically diverse setting. Rates of breast, colorectal, and cervical cancer screening offered to eligible patients increased from 17% to 72%, 18% to 67%, and 59% to 70%, respectively, between 2011 and 2018.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Family PhysicianMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207