MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407609035 · doi:10.1186/s12913-025-12392-7

Integrated access to cancer screening: expanding access for cervical and colorectal cancer screening in rural and remote Northern Alberta, Canada using a mobile service to bring cancer screening closer to home

2025· article· en· W4407609035 sur OpenAlexafffundabout
Jessica Wiseman, Kara K. Patterson, Gordon Kliewer, Mary Mueller, Seema Mutti-Packer, James F. Newsome, Stacy Lockerbie, Joan Hauber, Monica Schwann, Huiming Yang

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésMedicineNursing researchCervical cancerHealth informaticsCancerColorectal cancerHealth administrationService (business)Cervical cancer screeningCancer screeningPublic healthFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The goal of the Integrated Access to Cancer Screening (IACS) initiative was to help reduce the disparity in cancer screening participation across Alberta by implementing an integrated mobile service delivery model for breast, cervical, and colorectal cancer screening in rural and remote communities in Northern Alberta, performed by Nurse Practitioners (NPs) that addressed barriers to access. The aim of this study was to evaluate the outcomes and impact the IACS initiative had on the communities and residents of Northern Alberta. This article describes the initiative design, implementation, outcomes, and impact of the initiative. METHODS: The IACS model was implemented in a total of 36 visited communities in Northern Alberta from December 2020 to December 2021. The impact of the IACS initiative was measured using a mixed methods approach. The participation rate, cancer screening overdue status, and connection to a PCP were assessed using quantitative data collected through the existing clinical information system. Patient and provider feedback were collected from opened-ended surveys, and all data was analyzed by the research team. This study evaluated the impact the IACS initiative had on patient cancer screening participation and cancer screening knowledge, addressing known barriers to service delivery in rural and remote Northern Alberta, and to understand how this service might be sustained for future operation. RESULTS: Six hundred fifty-three people participated in screening offered through the IACS initiative. 99% of Pap screenings offered to patients were accepted, and 98% of FIT kits were accepted from the NPs, with a completion rate of 84%. The clinical data and survey responses from patients and providers indicated support for sustaining the IACS initiative. The IACS model of screening was favoured by most female patients. It also increased screening uptake in the communities we visited in the North Zone of Alberta, where screening rates are low. CONCLUSION: These findings highlight that the IACS initiative was well-received and brought value to underserved communities in Northern Alberta. The IACS model effectively facilitated screening for those who were overdue or have never been screened before. The reach of the IACS model was broader than anticipated, with those who are attached to a PCP also finding the integrated mobile screening model beneficial, bringing the services closer to home.

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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,361 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207