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Enregistrement W4298139451 · doi:10.1200/jco.2022.40.28_suppl.135

Falling off the treatment wagon: Barriers to cancer treatment and care for people experiencing health and social inequities.

2022· article· en· W4298139451 sur OpenAlexaffabout
Amber Bourgeois, Ashley Mollison, Tara C. Horrill, Leah K. Lambert, Kelli Stajduhar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth equityHealth careSocial determinants of healthPovertyContext (archaeology)NursingGerontologyPublic healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

135 Background: A key pillar of Canada’s healthcare system is universal access, yet significant barriers to cancer services remain for those impacted by health and social inequities (e.g., poverty, homelessness, racism). For this reason, cancer is diagnosed at a later stage, resulting in worse patient outcomes, a reduced quality of life, and at a higher cost to the healthcare system. Those who face significant barriers to access are under-represented in cancer control services Consequently, these inequities result in people dying from cancers that are highly treatable and preventable, however; little is known about their treatment and care course. The aim of this study was to explore barriers to accessing cancer treatment among people experiencing health and social inequities within a Canadian context. Methods: We conducted a secondary analysis of ethnographic data informed by critical theoretical perspectives of equity and social justice. The original research draws from 30 months of repeated interviews (n = 147) and 300 hours of observational fieldwork with people experiencing health and social inequities at the end-of-life, their support persons, and service providers. Results: Our analysis identified four themes presenting as ‘modifiable’ barriers to inequitable access to cancer treatment: (1) housing as a key determinant for cancer treatment (2) health literacy and ‘missing the window’ for shared decision making (3) invisibility of the social/structural determinants of health (4) navigating a complex and fractured system. These inter-related themes point to how people impacted by health and social inequities are at times ‘dropped’ out of the cancer system and therefore unable to access cancer treatment. Conclusions: Findings make visible the contextual and structural factors contributing to inequitable access to cancer treatment within a publicly funded health care system. Identifying people with social and health inequities and approaches to delivering cancer services are explicitly equity-oriented are urgently needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0160,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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