Beyond the numbers: Cervical Cancer Screening Facilitators and Barriers Among Racialized Communities in Peel Region, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Context: Cancer is a leading cause of death in Canada. In the province of Ontario, a well-established cervical screening program is in place within a universal health care system. Despite this program, and the benefits of early detection on patient health outcomes, screening disparities persist with racialized populations remaining under screened. Objective and Population Studied: To understand the barriers and facilitators to cervical cancer screening in Peel Region, Ontario—a racially diverse and under screened area. Specifically, to gain insight into: a) screening rate variations amongst racialized populations; b) perceived screening facilitators and barriers; and c) service gaps and potential solutions. Study Design and Analysis: A convergent parallel mixed-methods participatory study was conducted. Population-based health administrative databases that capture screening visits linked with immigration and census data were used to estimate screening rates overall and by sub-population. Concurrently, community research assistants were hired to support participant and stakeholder recruitment. They conducted one-on-one semi-structured interviews which underwent thematic analysis. Dataset: Data from over 20,000 Peel Region residents were analyzed and 42 participants (35 healthcare users and 7 providers) were interviewed. Outcome Measures: To understand factors that foster or hinder cervical cancer screening; to explore variables associated with cervical cancer screening and predictors of screening practices. Results: Participants from the Caribbean (e.g., Jamaica, Trinidad) and Asia (e.g., China, Vietnam) were found to have higher screening rates than individuals from India, Pakistan, and Poland. Individuals not registered to a family physician, and living in lower socioeconomic status areas were less likely to undergo screening. Interviews revealed cultural barriers (e.g., familial obligations as a newcomer), screening stigmas (e.g., fear of social judgement) and the need for culturally responsive cervical cancer screening information. Conclusions: Findings underscore the need for decision makers to avoid a one size fits all screening approach and to shift towards designing and implementing approaches that reflect diverse patient experiences. Additional research is needed to learn from jurisdictions with high screening rates and lower disparities in screening uptake to increase the evidence needed to improve cancer screening amongst racialized populations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».