The impact of socioeconomic inequality on access to health care for patients with advanced cancer: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In Canada, populations experiencing socioeconomic inequality have lower rates of access to screening and diagnosis and higher mortality rates than people from higher-income areas. Limited evidence exists concerning their experiences when living with advanced cancer. We explored how socioeconomic inequality shapes the experiences of patients with advanced cancer. Methods: We utilized a qualitative study design that combined tenets of hermeneutic phenomenological inquiry and critical theory. Four individuals with advanced cancer from low-income neighborhoods, three family members, and six cancer care providers were accrued through a tertiary cancer center in a western Canadian city. One-on-one interviews and brief notes were used for data collection. Data were analyzed through thematic analysis. Results: Three interrelated themes were identified: 'Lack of access to socioeconomic supports,' 'Gaps in access to health care resources and services,' and 'Limited access to symptom relief.' Patients experienced inadequate finances, housing, and transportation. Most patients lived alone and had limited family and social support. Patients reported lack of knowledge of available resources and health system navigation issues, including communication problems with providers and among levels of care. Cancer care providers and patients described issues achieving symptom relief as well as challenges associated with extensive disease. Conclusions: Study findings suggest that socioeconomic inequality interferes with the ability of persons with advanced cancer to access health care and contributes to less optimal cancer outcomes. Socioeconomic inequality may increase symptom severity. Findings call for the development of tailored interventions for populations with advanced cancer and socioeconomic inequality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».