Cancer Screening Barriers in Transgender Persons: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In Ontario, cancer screenings can detect early signs of breast, cervical, and colorectal cancer and therefore reduce mortality. Transgender persons (TGP) are individuals whose gender assigned at birth differs from their gender identity. TGP face barriers and discrimination with accessing health care. The purpose of this paper is to identify the rate of cancer screening among TGP, compared to cisgender individuals, and identify barriers leading to screening non-adherence.\nMethods: An integrative review of quantitative studies was conducted to explore and summarize current research, the quality of the statistical methods used, and the barriers contributing to decreased cancer screening adherence rates among TGP. To our knowledge, this is the first academic review of quantitative studies examining statistical methods to identify what is known about cancer screening rates of TGP, compared to cisgender individuals.\nResults: Our preliminary results show that although cancer risk is similar among TGP and cisgender individuals, TGP consistently have lower adherence to cancer screening guidelines than cisgender individuals. Discrimination and inadequate provider education on TGP health needs are identified barriers to screening adherence.\nConclusion: Cancer screening can identify the early onset of breast, cervical, and colorectal cancer and reduce mortality. There is decreased cancer screening in TGP compared to cisgender individuals. Providers need to be better educated on the health needs of TGP to close the gap that currently exists in their care. Improving cancer screening adherence among TGP will lessen inequalities in this vulnerable population.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».