Improving equity and wellness in cancer care with people of Latin American and African Descent: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer inequities such as late access to cancer screening and diagnosis affect people of African and Latin American descent in Canada. These inequities in addition to experiences of racism and discrimination and unequal living and working conditions are detrimental to their wellness. We aim to delineate together with people of African and Latin American descent a patient-oriented pathway to improve their equity and wellness in cancer care. Methods: This is a 3-year community-based and patient-oriented participatory research study. The study will take place in Alberta and Ontario and will involve 125 participants including people with cancer, family and community members of African and Latin American descent, and health care providers. We will conduct in-depth interviews with patients and families and focus groups with community members. Together with patient partners and community collaborators, we will delineate a patient-oriented pathway in cancer care to improve equity and wellness for people of African and Latin American descent in Canada. Finally, we will explore the acceptability of the pathway with a small sample of patients, families and health care providers. Conclusion: This study will advance our knowledge of equity and wellness in people with advanced cancer from racialized communities in Canada; and increase our understanding of how racialized populations live through a cancer diagnosis. The study will also generate knowledge of how a patient-oriented health equity pathway can contribute to reduce cancer inequities in the care of our study 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 | 0,078 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,012 |
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 ».