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Enregistrement W4400491807 · doi:10.1136/bmjebm-2023-112719

Cancer screening attendance rates in transgender and gender-diverse patients: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4400491807 sur OpenAlexaboutno aff
Alvina Chan, Charlotte Jamieson, Hannah Draper, Stewart O’Callaghan, Barbara‐ann Guinn

Notice bibliographique

RevueBMJ evidence-based medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Medical SciencesWellcome Trust
Mots-clésTransgenderMeta-analysisAttendanceCancerMedicineClinical psychologyPsychologyDemographyGerontologySociologyInternal medicinePolitical sciencePsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine disparities in attendance rates at cancer screening services between transgender and gender-diverse (TGD) people in comparison with their cisgender (CG) counterparts, and to determine whether these differences were based on the anatomical organ screened. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: PubMed, EMBASE (via Ovid), CINAHL Complete (via EBSCO) and Cochrane Library from inception to 30 September 2023. METHODS: Studies for inclusion were case-control or cross-sectional studies with quantitative data that investigated TGD adults attending any cancer screening service. Exclusion criteria were studies with participants who were ineligible for cancer screening or without samples from TGD individuals, qualitative data and a cancer diagnosis from symptomatic presentation or incidental findings. A modified Newcastle-Ottawa Scale was used to assess risk of bias, during which seven reports were found incompatible with the inclusion criteria and excluded. Results were synthesised through random-effects meta-analysis and narrative synthesis. RESULTS: We identified 25 eligible records, of which 18 were included in the analysis. These were cross-sectional studies, including retrospective chart reviews and survey analyses, and encompassed over 14.8 million participants. The main outcomes measured were up-to-date (UTD) and lifetime (LT) attendance. Meta-analysis found differences for UTD cervical (OR 0.37, 95% CI 0.23 to 0.60, p<0.0001) and mammography (OR 0.41, 95% CI 0.20 to 0.87, p=0.02) but not for prostate or colorectal screening. There were no meaningful differences seen in LT attendance based on quantitative synthesis. Narrative synthesis of the seven remaining articles mostly supported the meta-analysis. Reduced rates of screening engagement in TGD participants were found for UTD cervical and mammography screening, alongside LT mammography screening. CONCLUSIONS: Compared with their CG counterparts, TGD individuals had lower rates of using cervical and mammography screening at the recommended frequencies but displayed similar prevalences of LT attendance. The greatest disparity was seen in UTD cervical screening. Limitations of this review included high risk of bias within studies, high heterogeneity and a lack of resources for further statistical testing. Bridging gaps in healthcare to improve cancer screening experiences and outcomes will require consolidated efforts including working with the TGD community. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022368911.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysemedium
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,039
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,517
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,035 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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