MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385451886 · doi:10.1371/journal.pone.0281420

Invitation methods for Indigenous New Zealand Māori in lung cancer screening: Protocol for a pragmatic cluster randomized controlled trial

2023· article· en· W4385451886 sur OpenAlexaff
Kate Parker, Sarah Colhoun, Karen Bartholomew, Peter Sandiford, Chris Lewis, David Milne, Mark J. McKeage, Rawiri McKree Jansen, Kwun M. Fong, Henry Marshall, Martin C. Tammemägi, Nicole Rankin, Sandra Hotu, Robert P. Young, Raewyn J. Hopkins, Natalie Walker, Rachel Brown, Sue Crengle

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New Zealand
Mots-clésLung cancer screeningMedicineAotearoaLung cancerRandomized controlled trialFamily medicinePopulationCOPDReferralIndigenousPhysical therapyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer screening can significantly reduce mortality from lung cancer. Further evidence about how to optimize lung cancer screening for specific populations, including Aotearoa New Zealand (NZ)'s Indigenous Māori (who experience disproportionately higher rates of lung cancer), is needed to ensure it is equitable. This community-based, pragmatic cluster randomized trial aims to determine whether a lung cancer screening invitation from a patient's primary care physician, compared to from a centralized screening service, will optimize screening uptake for Māori. Participating primary care practices (clinics) in Auckland, Aotearoa NZ will be randomized to either the primary care-led or centralized service for delivery of the screening invitation. Clinic patients who meet the following criteria will be eligible: Māori; aged 55-74 years; enrolled in participating clinics in the region; ever-smokers; and have at least a 2% risk of developing lung cancer within six years (determined using the PLCOM2012 risk prediction model). Eligible patients who respond positively to the invitation will undertake shared decision-making with a nurse about undergoing a low dose CT scan (LDCT) and an assessment for Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). The primary outcomes are: 1) the proportion of eligible population who complete a risk assessment and 2) the proportion of people eligible for a CT scan who complete the CT scan. Secondary outcomes include evaluating the contextual factors needed to inform the screening process, such as including assessment for Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). We will also use the RE-AIM framework to evaluate specific implementation factors. This study is a world-first, Indigenous-led lung cancer screening trial for Māori participants. The study will provide policy-relevant information on a key policy parameter, invitation method. In addition, the trial includes a nested analysis of COPD in the screened Indigenous population, and it provides baseline (T0 screen round) data using RE-AIM implementation outcomes.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,008
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0890,011

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207