Recruitment of Males from Underserved Communities in Prostate Cancer Research: Reflections and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prostate cancer carries a significantly higher burden among Black versus White men in the United States. In Suffolk County, NY, prostate cancer incidence rates are 75% higher among Black individuals with twice the mortality rate. Methods: To address this disparity, a community-based project was implemented. The project used focus groups to assess knowledge, beliefs, attitudes, and health care-seeking practices of Black men. Recruitment was difficult, community members were resistant to participate. Trusted community leaders proved to be the most successful asset for recruitment. Results: In total, three focus groups were held, with a total of 18 participants. Most participants were referred by their school district, pastor, or a community-based organization. Conclusion: A significant lesson learned was the importance of establishing trust, as research done without establishing meaningful connections leads to more mistrust. The downstream effects from the team's initial outreach demonstrate how rich and robust interconnecting relationships may develop within the community.
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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 | 0,107 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».