Lung Cancer Screening Participation Among Indigenous Peoples Worldwide: A Systematic Review of Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
ISSUE ADDRESSED: Lung cancer screening (LCS) is crucial for Indigenous populations due to their higher lung cancer incidence rates and poorer outcomes. Despite efforts to establish LCS programmes, evidence on LCS cost-effectiveness, participation rates, facilitators and barriers for Indigenous peoples remains limited. This systematic review aims to address this gap by reviewing available evidence. METHODS: This systematic review conducted searches for relevant articles in PubMed, Scopus, CINAHL, Google Scholar and references/citations of included articles. RESULTS: Fifteen out of 19 eligible studies were conducted in the USA, three in New Zealand and one in Canada, with 23 715 Indigenous participants in the 15 quantitative studies. New Zealand studies found that LCS is cost-effective for Māori, while the participation rate for American Indian/Alaska Natives (4.7%) was lower than for White Americans (21.7%). Facilitators included positive views of LCS, trust in Indigenous-centred care/providers, trusted invitations, family and community support, transportation or flexible scheduling, culturally competent navigators and detailed health education. Barriers included limited knowledge about LCS/eligibility criteria, fear of the screening process or cancer diagnosis, mistrust or negative experiences in healthcare, cost and time constraints, limited transportation/resources and non-inclusive eligibility criteria. CONCLUSIONS: Further research is needed to understand the LCS among Indigenous peoples. Enhancing LCS participation requires leveraging positive experiences and addressing barriers with culturally tailored education and strategic resource allocation. SO WHAT?: For Australia and similar countries preparing for LCSPs, global evidence highlights the need for adequate resources, integration of Indigenous cultural practices and active involvement of Indigenous communities in programme planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».