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Enregistrement W4388915544 · doi:10.1016/j.pmedr.2023.102524

Predictors of non-adherence to cervical cancer screening among immigrant women in Ontario, Canada

2023· article· en· W4388915544 sur OpenAlexafffundabout
Kayla A. Benjamin, Martin Cooke

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésImmigrationMedicinePap testEthnic groupDemographyLogistic regressionCancer screeningPopulationTest (biology)GerontologyCervical cancerCervical cancer screeningCancerEnvironmental healthGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cervical cancer is one of the most common types of cancer among women and is largely preventable with regular screening using Papanicolau (Pap) tests. In Canada, all provinces have regular screening programs, although with slightly differing recommendations. Previous research has found that immigrant women, who are a large proportion of the Canadian population, are at higher risk of being under-screened, or non-adherent to the recommended screening frequency. Using data from the 2017 Canadian Community Health Survey, this study examined: (1) the extent to which immigration status and time since immigration are associated with Pap test adherence in Ontario, and (2) predictors of Pap test adherence for immigrants and Canadian born populations in Ontario, Canada's most populous province, with a focus on the role of racial or ethnic identity among immigrants. Estimates of 3-year test adherence were 71.3 % (95 %CI: 66.9-75.7) among immigrant women and 75.4 % (95 %CI: 73.1-77.1) among non-immigrant women. Recent immigrants (6-10 years in Canada) had lower adherence (63.5 %, 95 %CI: 48.0-80.0). Logistic regression models found that immigrant women had lower adherence than Canadian-born women, controlling for age, household income, education, and having a primary care physician. Subgroup analysis found that South Asian immigrant women were least likely to be adherent. These results support targeted programming to increase screening adherence among recent immigrants and raise concerns regarding potential barriers to screening. Data that allow better disaggregation of racial and ethnic identities are important for better understanding the potential implications of these patterns for racial inequities in health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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