Exploring barriers and enablers to implementation of cancer screening among primary care professionals seeing marginalized patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer screening is an important prevention tool shown to improve cancer morbidity and mortality. Primary care professionals (PCPs) can play an important role in facilitating cancer screening and addressing barriers. Our aim was to learn from PCPs that see a high proportion of patients experiencing marginalization and that have high screening rates in their practices (high performers) to identify key barriers and enablers to addressing cancer screening with this patient population. METHODS: This was a qualitative descriptive study conducted using the principles of 'design thinking' to engage PCPs who are high performers in order to understand key barriers and enablers to cancer screening. An interview guide informed by the Systems Model of Clinical Preventive Care was used to collect data. Participants eligible for this study included both physicians and nurse practitioners working in Ontario in a variety of settings including solo and team-based practice models. All interviews were audio-recorded, transcribed verbatim and checked for quality assurance. Transcripts were coded by two independent members of the research team using deductive content analysis. The data were mapped onto the Systems Model of Clinical Preventive Care domains and presented in a narrative summary. RESULTS: We interviewed a total of 22 PCPs of which 54.5% were women and just over half (54.5%) were White. Most participants worked in a team-based primary care model. Our results suggest that a number of strategies can support high screening rates among those experiencing marginalization including interprofessional team-based collaborative practice, culturally competent and trauma-informed care, and adaptive approaches to overcome barriers such as improving the ease, access, and acceptability of the screening test. CONCLUSION: Addressing cancer screening with patients experiencing marginalization requires a multi-pronged approach to care to facilitate screening. Team-based models of care may have more infrastructure and supports in place to support PCPs in addressing cancer screening with patients experiencing marginalization. Lastly, providers and teams need to work in a supportive clinical context that allows for innovation to address system barriers to promote and enable screening for those who are structurally marginalized.
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 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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».