Indigenous access to clinical services along the lung cancer treatment pathway: a review of current evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is a deadly cancer. Early diagnosis and access to timely treatment are essential to maximizing the likelihood of survival. Indigenous peoples experience enduring disparities in lung cancer survival, and disparities in access to and through lung cancer services is one of the important drivers of these disparities. In this manuscript, we aimed to examine the current evidence on disparities in Indigenous access to services along the lung cancer treatment pathway. METHODS: A narrative literature review was conducted for all manuscripts and reports published up until July 20, 2022, using Medline, Scopus, Embase, and Web of Science. Following the identification of eligible literature, full-text versions were scanned for relevance for inclusion in this review, and relevant information was extracted. After scanning 1,459 documents for inclusion, our final review included 36 manuscripts and reports that included information on lung cancer service access for Indigenous peoples relative to non-Indigenous peoples. These documents included data from Aotearoa New Zealand, Australia, Canada, and the USA (including Hawai'i). RESULTS: Our review found evidence of disparities in access to, and the journey through, lung cancer care for Indigenous peoples. Disparities were most obvious in access to early detection and surgery, with inconsistent evidence regarding other components of the pathway. CONCLUSION: These observations are made amid relatively scant data in a global sense, highlighting the need for improved data collection and monitoring of cancer care and outcomes for Indigenous peoples worldwide. Access to early detection and guideline-concordant treatment are essential to addressing enduring disparities in cancer survival experienced by Indigenous peoples globally.
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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 | 0,009 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».