Beyond Barriers: Achieving True Equity in Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare disparities in cancer care remain pervasive, driven by intersecting socioeconomic, racial, and insurance-related inequities. These disparities manifest in various forms such as limited access to medical resources, underrepresentation in clinical trials, and worse cancer outcomes for marginalized groups, including low-income individuals, racial minorities, and those with inadequate insurance coverage, who face significant barriers in accessing comprehensive cancer care. This manuscript explores the multifaceted nature of these disparities, examining the roles of socioeconomic status, race, ethnicity, and insurance status in influencing cancer care access and outcomes. Historical and contemporary data highlight that minority racial status correlates with reduced clinical trial participation and increased cancer-related mortality. Barriers such as insurance coverage, health literacy, and language further hinder access to cancer treatments. Addressing these disparities requires a systemic approach that includes regulatory reforms, policy changes, educational initiatives, and innovative trial and treatment designs. This manuscript emphasizes the need for comprehensive interventions targeting biomedicine, socio-demographics, and social characteristics to mitigate these inequities. By understanding the underlying causes and implementing targeted strategies, we can work towards a more equitable healthcare system. This involves improving access to high-quality care, increasing participation in research, and addressing social determinants of health. This manuscript concludes with policy recommendations and future directions to achieve health equity in cancer care, ensuring optimal outcomes for all patients.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».