MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4390109690 · doi:10.21203/rs.3.rs-3773183/v1

Impact of Population-Based Screening Programs on Colorectal Cancer Screening Uptake and Predictors in Atlantic Canada: A Repeated Cross-Sectional study

2023· preprint· en· W4390109690 sur OpenAlexaffabout
Kazeem Adefemi, John Knight, Yun Zhu, Peter Wang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMarital statusCross-sectional studyPopulationCancer screeningColorectal cancerGerontologyPublic healthDemographyHealth careEnvironmental healthCancerInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Colorectal cancer (CRC) poses a significant public health challenge in Canada, with the Atlantic Provinces bearing a particularly high burden. The implementation of population-based colon screening programs is aimed to address this concern. However, limited research exists on the impact of these programs, including their uptake, barriers, and predictors of screening participation. This study aimed to examine impact of the first few years of the Colon Screening programs in the Atlantic Provinces of Canada by assessing changes in screening uptake, barriers, and predictors of screening among eligible population. Methods Employing a repeated cross-sectional design, this study selected and analysed data of a representative sample of respondents from the Atlantic provinces aged 50–74 years from the Canadian Community Health Survey (CCHS) for the years 2010 and 2017. The primary outcome measures were CRC screening rates and changes in predictors of screening uptake between these two data points. The CCHS data provided information on self-reported CRC screening participation and potential predictors such as age, sex, income, and education. Results Proportion of adults aged 50–74 years, up-to-date with CRC screening, increased, on average, from 42–54%, falling short of the national target of 60%. New Brunswick saw the biggest increase in screening prevalence (18%). Participation in the fecal tests increased significantly (19.7% − 32.4%). However, disparities in screening participation persist and, 41% and 50% of people with no screening history deemed the CRC fecal test and endoscopy tests unnecessary, respectively. Age, chronic health conditions, sex, marital status, regular healthcare access and smoking status remained significant predictors of CRC screening uptake. Conclusions This study highlights the need for continued efforts to improve CRC screening uptake in the Atlantic Provinces of Canada. Despite the establishment of screening programs, barriers to access and low awareness persist. Addressing these challenges and monitoring the impact of screening programs is essential to reduce CRC burden in the region and enhance public health 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetColorectal Cancer Screening and Detection→Travaux en français237 207→