Assessing Breast Cancer Screening and Outcomes Among First Nations Women in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Background Breast cancer (BC) incidence rates for First Nations (FN) women in Canada have been steadily increasing and are often diagnosed at a later stage. Despite efforts to expand the reach of BC screening programs for FN populations in Alberta (AB), gaps in screening and outcomes exist. Methods Existing population-based administrative databases including the AB BC Screening Program, the AB Cancer Registry, and an AB-specific FN registry data were linked to evaluate BC screening participation, detection, and timeliness of outcomes in this retrospective study. Tests of proportions and trends compared the findings between FN and non-FN women, aged 50–74 years, beginning in 2008. Incorporation of FN principles of ownership, control, access, and possession (OCAP ® ) managed respectful sharing and utilization of FN data and findings. Results The average age-standardized participation (2013-8) and retention rates (2015-6) for FN women compared to non-FN women in AB were 23.8% ( P < .0001) and 10.3% ( P = .059) lower per year, respectively. FN women were diagnosed with an invasive cancer more often in Stage II ( P-value = .02). Following 90% completion of diagnostic assessments, it took 2–4 weeks longer for FN women to receive their first diagnosis as well as definitive diagnoses than non-FN women. Conclusion Collectively, these findings suggest that access to and provision of screening services for FN women may not be equitable and may contribute to higher BC incidence and mortality rates. Collaborations between FN groups and screening programs are needed to eliminate these inequities to prevent more cancers in FN women.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».