Incidence, factors, and disparities related to cancer among Black individuals in Canada: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, two of five individuals will be diagnosed with cancer in their lifetime and one in four will die from this disease. Given the disparities observed in health research among Black individuals, we conducted a scoping review to analyze the state of cancer research in Canadian Black communities regarding prevalence, incidence, screening, mortality, and related factors to observe advances and identify gaps and disparities. METHODS: A comprehensive search strategy was developed and executed in December 2021 across 10 databases (e.g., Embase). Of 3451 studies generated by the search, 19 were retained for extraction and included in this study. RESULTS: Studies were focused on a variety of cancer types among Black individuals including anal, breast, cervical, colorectal, gastric, lung, and prostate cancers. They included data on incidence, stage of cancer at diagnosis, type of care received, diagnostic interval length, and screening. A few studies also demonstrated racial disparities among Black individuals. This research reveals disparities in screening, incidence, and quality of care among Black individuals in Canada. CONCLUSIONS: Given the gaps observed in cancer studies among Black individuals, federal and provincial governments and universities should consider creating special funds to generate research on this important health issue. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: Important gaps were observed on research on cancer among Black communities in Canada. Studies included in the scoping review highlights disparities in screening, incidence, and quality of care among Black individuals in Canada.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».