Perspectives of Family Physicians Towards Access to Lung Cancer Screening for Individuals Living With Low Income – A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Individuals living with low income are less likely to participate in lung cancer screening (LCS) with low-dose computed tomography. Family physicians (FPs) are typically responsible for referring eligible patients to LCS; therefore, we sought to understand their perspectives on access to lung cancer screening for individuals living with low income in order to improve equity in access to LCS. Methods: A theory-informed qualitative study was conducted using data collected from 11 semi-structured interviews with FPs recruited from three primary care sites in downtown Toronto. Data was coded using the Systems Model of Clinical Preventative Care as a framework and interpretation was guided by the synergies of oppression analytical lens. Results: Four overarching themes describe FP perspectives on access to LCS for individuals living with low income: the degree of social disadvantage that influences lung cancer risk and opportunities to access care; the clinical encounter, where there is often a mismatch between the complex health needs of low income individuals and structure of health care appointments; the need for equity-oriented health care, illustrated by the neglect of structural origins of health risk and the benefits of a trauma-informed approach; and finally, the multiprong strategies that will be needed in order to improve equity in health outcomes. Conclusion: An equity-oriented and interdisciplinary team based approach to care will be needed in order to improve access to LCS, and attention must be given to the upstream determinants of lung cancer in order to reduce lung cancer risk.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| 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 | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».