Cervical Cancer Screening Among Immigrant Women in Canada: Framing the Barriers through Solution Oriented Lens
Notice bibliographique
Résumé
We have summarized the research regarding barriers to cervical cancer screening among immigrant women in Canada. We conducted a comprehensive search of published and grey literature to capture barriers through the perspectives of immigrant populations, healthcare providers, and stakeholders. Our initial search yielded 687 articles and, after applying the inclusion criteria, we identified 28 studies for final synthesis. We used a thematic analysis approach to categorize the barriers identified across the studies. Six major thematic categories emerged: (a) economic barriers; (b) healthcare system-related barriers; (c) cultural barriers; (d) language barriers; (e) knowledge-related barriers; and (f) individual-level barriers. Within these thematic categories, patients’, healthcare providers’, and stakeholders’ perspectives were presented to provide an outline on which future engagement toward solutions could be planned. Using a thematic analysis of the barriers helps organize the material, but grounding the themes and the identified barriers within a theoretical framework is helpful when considering possible solutions. Anchoring our identified barriers within the theoretical framework of Social Ecological Model (SEM) offers a holistic overview of the multilevel barriers faced by immigrant women in accessing cervical cancer screening and helps explain these findings in a solution-oriented way. This grounding of barriers within the SEM framework will aid in developing interventions directed at mitigating barriers.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».