Abstract PO-262: Interventions designed to increase the uptake of lung cancer screening and implications for populations experiencing the greatest burden of lung cancer disparities: A scoping study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Lung cancer screening (LCS) with low-dose CT can reduce mortality due to lung cancer by detecting early-stage tumours that are amenable to treatment. Participation in LCS programs however has not been equally distributed among at-risk groups, such that populations with the highest burden of lung cancer risk (through the social patterning of smoking behaviour) and lowest levels of healthcare utilization (through care which is structurally inaccessible) can experience a widening in healthcare disparities as a result of LCS interventions. Approach: We sought to inform equitable access to LCS by illuminating knowledge and implementation gaps in current interventions designed to increase the uptake of LCS. To do this, we conducted a scoping study using the Arksey and O'Malley methodological framework. We conducted comprehensive searches for lung cancer screening promotion interventions (Ovid Medline, Embase, the Cochrane Library, CINAHL and Scopus) and included published English language peer-reviewed and grey literature published between January 2000 and 2020 that describe an intervention designed to increase the uptake of LDCT lung cancer screening in the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) countries. We extracted data onto a chart modified from the Template for Intervention Description and Republication (TIDieR) checklist and the Consolidated Standards of Reporting Trials. We used the Health Equity Impact Assessment (HEIA) tool to analyse the intended/unintended and positive/negative outcomes of the interventions for populations experiencing the greatest disparities. Results: Our search yielded 2681 articles. We included 22 peer review articles dated from January 2000 to January 2020. Interventions occured primarily in the USA, Europe and Canada. We used the ‘Patient Centered Access to Healthcare' conceptual framework by Khanassov et al 2016 to synthesize our findings. Three main themes summarise current interventions designed to increase the uptake of LCS: (i) a focus on individuals and their ability to engage with the healthcare system; (ii) inadequate targeting of populations experiencing greatest disparities and (iii) a lack of conceptual underpinning in the design of interventions so that the social patterning of lung cancer risk and ability to access care is ignored. Conclusion: LCS interventions must take into consideration the disproportionate burden of lung cancer risk in populations experiencing social disadvantage. Designing interventions that are cognisant of the social distribution of risk and targeted to support the uptake in high-risk populations can prevent an inadvertent widening of health disparities. Citation Format: Ambreen Sayani, Muhanad Ahmed Ali, Pooja Dey, Ann Marie Corrado, Carolyn Ziegler, Alex Sadler, Christina Williams, Aisha Lofters. Interventions designed to increase the uptake of lung cancer screening and implications for populations experiencing the greatest burden of lung cancer disparities: A scoping study [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Conference: 14th AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2021 Oct 6-8. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2022;31(1 Suppl):Abstract nr PO-262.
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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 | 0,046 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».