Income, Patient Enrolment Model and Cervical Cancer screening uptake within the Central East Local Health Integration Network
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer screening detects cancer at early stages and is available to Ontario women ages 21 to 69 years of age. Notwithstanding cancer screening initiatives, sub-groups of Ontario women are under-screened based on current literature. The most common primary health care delivery system in Ontario are patient enrolment models (PEMs) which allows for physician-incentives when rostering and cancer screening benchmarks are met. Notwithstanding, little is known about the effect of PEM enrolment and other socioeconomic (SES) factors, such as income, on screening uptake. This study considered differences in cervical screening uptake by PEM status and neighbourhood income levels by women residing in the Central East Local Health Integration Network (CELHIN). A descriptive, comparative study using record level, administrative data from Cancer Care Ontario of eligible CELHIN women between January 1, 2012 and June 30, 2015 was conducted (N=490, 574). The variables of interest were cervical screening uptake (dependent variable), PEM status (primary exposure variable), neighbourhood income quintile (independent variable) and controlled for age and rurality. Using logistic regression, it was determined non-enrolled women were more likely not to be screened (OR =6.98, 95% CI, 6.87-7.08) compared to enrolled women, representing the strongest association. Given heterogeneous effects in odds ratios, multivariate stratified logistic regression analyses were undertaken for PEM enrolled and non-enrolled women separately. A significant association was found between older, non-enrolled women (ages 60-69) and not being screened (OR=1.87, 95% CI, 1.78-1.96). Unexpectedly, enrolled women in the lowest neighbourhood income quintile were more likely to not be screened (OR=1.49, 95% CI, 1.46-1.53) compared to their non-enrolled counterparts (OR=1.20, 95% CI, 1.14-1.25). Urban dwellers were slightly less likely to be screened (enrolled women: OR=1.10, 95% CI, 1.07-1.12; non-enrolled women, OR=1.06, 95% CI 1.01-1.11) relative to rural women. As older women have the greatest risk of high-grade invasive cervical cancer and PEM status is not protective for women living in lower SES, the priority for the CELHIN should be addressing barriers to cervical screening uptake, regardless of PEM status, for marginalized at-risk women including older women, and women living in lower SES environments.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».