Strategies to address barriers and improve bowel cancer screening participation in Indigenous populations, particularly in rural and remote communities: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Australian populations, particularly in rural and remote communities. There is growing evidence of strategies to increase screening rates amongst Indigenous Australians, however, there are limited strategies specific to rural and remote communities. OBJECTIVE: This review aims to identify strategies that may increase bowel cancer screening rates amongst Indigenous populations, particularly in rural and remote communities. METHODOLOGY: A literature search was undertaken which included peer-reviewed qualitative and quantitative articles of any study design, and grey literature. Evidence from New Zealand, Canada, United Kingdom, and Australia were included, and descriptive numerical and thematic analyses were conducted. The identified strategies were categorised using the National Cancer Policy Board's organisational framework. RESULTS: Nineteen strategies were identified from 23 included articles. The most frequently used strategies were recommendation from a general practitioner, culturally appropriate education resources, and nonresponder follow up. Four strategies were specific to rural and remote communities including alternative distribution of kits and mobile screening. Thirteen strategies aim to address the Knowledge category of the framework, four address Attitudes, four address Ability, and six address Reinforcement. So What?: Several strategies are available to increase bowel cancer screening in Indigenous populations, with very few strategies specifically relating to rural and remote communities. Multiple strategies may maximise the likelihood of participation in screening amongst Indigenous Australians. Implementation may require system-level and local-level changes.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».