Linking cancer screening interventions with the data: Intervention recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Context: There are known inequities in breast, cervical and colorectal cancer screening which may have been exacerbated over the COVID-19 pandemic. Objective: Using cancer screening data from 2012 to 2021, identify if and how screening inequities changed over the pandemic. Design and Analysis: We determined up-to-date status by cancer screening type at six-month intervals (April 1, 2012 to April 1, 2022) for overall study cohorts and stratified by income quintile and immigrant status. We determined up-to-date breast, cervical and colorectal screening status at two time points for overall study cohorts and stratified by study variables noted above. For each screening type, we conducted multivariable regression analyses using generalized linear models, with rate difference between the post- and prepandemic time points as outcome. Other key variables included: cancer screening type/modality, primary care model, region of origin (newcomers to Ontario only), geography including rurality. Dataset: Health administrative data sets in Ontario, Canada. Population Studied: Ontarians eligible for cancer screening (breast, cervical, colorectal: colonoscopy, FOBT). Outcome Measures: Rates of cancer screening across breast, cervical, colorectal, colonoscopy, and FOBT. Results: During COVID, substantial declines in up-to-date status for screening occurred, except for colonoscopies, which may be due to the 10-year testing schedule. Some recovery was seen in data as of February 2022. Not all patients were equally affected, with large differences seen between high and low income groups (12-15%), large regional variations in screening rates, and decreases in screening rates observed by primary care enrollment model. Largest decreases seen in models where physicians are exclusively or predominantly paid by fee-for-service. Smallest decreases seen in alternate payment models (e.g. capitation) and interprofessional team-based models. Immigrant status was associated with larger post-pandemic drops for breast and colorectal cancer screening. Conclusions: Pre-existing inequities for people living in low-income neighbourhoods and for immigrants grew during the pandemic. Establishing attachment to a primary care provider who is supported to prioritize screening for rostered patients is a priority. Other recommended interventions include: targeted attachment to team based care for people experiencing inequities, pop up screening clinics, and engagement with community outreach groups.
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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 | 0,185 | 0,510 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,013 |
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 ».