The Cancer’s Margins Project: Access to Knowledge and Its Mobilization by LGBQ/T Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Sexual and/or gender minority populations (LGBQ/T) have particular cancer risks, lower involvement in cancer screening, and experience barriers in communication with healthcare providers. All of these factors increase the probability of health decisions linked with poor outcomes that include higher levels of cancer mortality. Persistent discrimination against, and stigmatization of, LGBQ/T people is reflected in sparse medical curriculum addressing LGBQ/T communities. Marginalization makes LGBQ/T persons particularly reliant on knowledge derived from online networks and mainstream media sources. In what is likely the first nationally-funded and nation-wide study of LGBQ/T experiences of cancer, the Cancer’s Margins project (www.lgbtcancer.ca) conducted face-to-face interviews with 81 sexual and/or gender minority patients diagnosed and treated for breast and/or gynecological cancer in five Canadian provinces and the San Francisco Bay area (US). With specific attention to knowledge access, sharing, and mobilization, our objective was to document and analyze complex intersectional relationships between marginalization, gender and sexuality, and cancer health decision-making and care experiences. Findings indicate that cancer care knowledge in online environments is shaped by cisnormative and heteronormative narratives. Cancer knowledge and support environments need, by contrast, to be designed by taking into account intersectionally diverse models of minority identities and communities. Keywords: biographical knowledge; biomedical knowledge; cancer; cancer care; gender; health disparities; health equity; information access; LGBT health; minority cancer patients; transgender; treatment
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».