The benefits and harms of cancer screening programmes for adults with intellectual disabilities: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Cancer screening programmes are an important public health initiative aimed at reducing morbidity and mortality through the early detection of breast, cervical, and colorectal cancers. The available evidence points towards lower screening participation in cancer screening programmes among people with intellectual disabilities, but the balance of benefits and harms of screening is unknown. The aim of this systematic review is to examine the health outcomes (mortality, morbidity) and harms of cancer screening programmes for adults with intellectual disabilities. Materials and methods The review is registered on the Open Science Framework Registries: https://osf.io/8vmkb . A systematic search of published peer-reviewed and grey literature was conducted from inception up to 28 th February 2025. MEDLINE, EMBASE, Web of Science, PsycINFO, and relevant organisational websites were searched. Additionally, experts in the field were consulted about evidence on the health outcomes and harms of national cancer screening programmes for adults with intellectual disabilities. Two reviewers independently screened titles and abstracts and assessed full texts against the eligibility criteria. Results A total of 3,104 records were identified, and 232 full-text articles were assessed for eligibility. No study met the inclusion criteria. Conclusions There is a critical lack of evidence regarding the benefits and harms of cancer screening programmes for people with intellectual disabilities. There are numerous studies relating to coverage, uptake, and factors influencing participation in cancer screening programmes. Participation should not be assumed to equate to better outcomes, and there is a real risk of ‘equity-washing’ if this is used as a basis for practice. There is, therefore, an urgent need to examine the full screening pathway continuum for people with intellectual disabilities, along with the associated outcomes, benefits, and harms.
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 | 0,011 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».