Assessing multilevel barriers and facilitators to implementing strategies for cancer screening among Asian Americans in federally qualified health centers: a case study of a community–clinic partnership to improve care for safety-net patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer screening disparities among medically underserved Asian Americans are well documented. Assessing determinants of success in implementing multilevel cancer screening strategies in safety-net settings is critical to improve screening and cancer equity. METHODS: Academic, clinic, and community partners established the Advancing Care Together (ACCT) formal network to implement multilevel strategies that promote cancer screening among low-income Chinese, Korean, and Vietnamese adults in Orange County, California. ACCT focused on breast, cervical, and colorectal cancer. From August 2018 to January 2021, meetings, surveys, and interviews were conducted with community and clinic partners before implementing evidence-based strategies (EBS) such as educational workshops and community navigation, aligned with cultural and linguistic factors, to increase cancer screening. We evaluated formative data, collected during meetings and interviews and via patient navigator intake forms, to identify barriers and facilitators to implementing EBS in Asian-serving community clinics. We assembled a code book, aligned with the exploration, preparation, implementation, and sustainment framework to guide data analysis of implementation determinants of cancer screening. RESULTS: During the implementation of cancer screening EBS, ACCT staff and community navigators identified barriers in the inner context (lack of language-concordant providers, staff turnover) and outer context (referral wait times, transportation, and cultural stigma). Academic and community partnerships can support multilevel EBS to increase cancer screening (bridging factors). Additional support for clinic and quality improvement staff may be needed to evaluate cancer screening outcomes, and routine training on evaluating electronic medical records is needed (innovation factors). CONCLUSION: Community-clinic-academic partnerships can increase cancer screening and awareness in Asian American communities, including addressing cultural screening barriers and identifying adaptation needs for educational materials. Additionally, longstanding clinic- and community-level barriers persist in federally qualified health centers serving underrepresented Asian American communities. These barriers in the cancer screening process include high turnover among clinic quality improvement teams and difficulty prioritizing cancer screening throughout the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».