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Enregistrement W4411240930 · doi:10.3390/curroncol32060349

Beyond Barriers: Achieving True Equity in Cancer Care

2025· review· en· W4411240930 sur OpenAlexvenueno aff
Zaphrirah S. Chin, Arshia Ghodrati, Milind Foulger, Lusine Demirkhanyan, Christopher S. Gondi

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-Champaign
Mots-clésHealth equityEquity (law)Socioeconomic statusMedicineHealth carePsychological interventionSocial determinants of healthEthnic groupEconomic growthPolitical scienceEnvironmental healthNursingPopulationPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,381
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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