When “One Size Fits All” Fits None: A Commentary on the Impacts of the“Draft Canadian Breast Cancer Screening Guidelines” on Racialized Populations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological data show racial and ethnic differences exist in breast cancer morbidity and mortality amongst Black, Indigenous, Asian, and Hispanic populations, with non-white females experiencing earlier age at diagnosis, more aggressive breast cancer subtypes and advanced cancer stages, and earlier mortality than white females. However, the current Canadian breast cancer screening guidelines recommend biannual screening for all females starting from age 50 to age 74 and suggest not to screen individuals aged 40-49. In May 2024, the Canadian Task Force for Preventative Health released updated draft breast cancer screening guidelines, maintaining such recommendations for screening. Both the existing and the proposed guidelines fail to account for the unique cancer burden amongst racialized populations in Canada and risk further perpetuation of existing racial and ethnic disparities by underscreening racialized females. This commentary will present data regarding racial disparities in cancer burden, highlighting the role social and biological factors play in impacting cancer risk and age of disease and presenting perspectives from stakeholder groups reflecting the impacts of current screening guidelines. Ultimately, we critique the current "one-size-fits-all" approach to breast cancer screening in Canada, emphasizing the need for adapted screening practices with the understanding that the current approaches overlook the needs of racialized Canadian 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 | 0,019 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».