MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7019125076

Exploring indigenous and visible minority women’s access to preventive breast and cervical cancer screening in Canada: a narrative review

2023· dissertation· en· W7019125076 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPsychological interventionMisinformationGovernment (linguistics)PopulationHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s health care system is founded on the principles of need rather than ability to pay, priding itself for its decentralized, publicly-funded health care system that provides firstdollar coverage for preventive services across all provinces and territories (Allin et al. 2020; Kumachev et al. 2016). Despite best efforts through federal sharing and the indisputable evidence for early preventive mammography and Pap smear screening, profound disparities are found in service availability, utilization and accessibility for Indigenous and Visible Minority women in Canada (Amankwah et al. 2009; Demers et al. 2015; Ferdous et al. 2020). The purpose of this narrative review is threefold: to explore the incidence of breast and cervical cancer amongst Indigenous and Visible Minority populations in Canada, to explore potential barriers associated with the uptake of mammograms and Pap smear tests by these two populations; and to explore achievable interventions to improve access to cancer preventive services for Indigenous and Visible Minority women. This review uses the WHO Social Determinants of Health framework (SDOH) (World Health Organization 2010) rooted in equity to guide the review of the literature, and the Five Dimensions of Accessibility of Healthcare Services (Levesque et al. 2013) to guide the thematic analysis of intervention models. An initial literature search was conducted using Google Scholar and Science Direct databases for articles published from 2000 to 2022, yielding 8,462 articles. After screening for irrelevant titles, and non-Canadian studies, 97 publications remained. After 71 duplicates and publications that did not meet the search criteria were removed, a manual search was performed, yielding a total of 34 publications that were included in the narrative review. Of these 34 articles, 17 articles concerned Visible Minority populations and 17 articles, Indigenous populations. The articles included in this review covered four provinces: (1) British Columbia, (4) Manitoba, (13) Ontario and (2) Quebec, with the remaining 14 referencing Canada as a whole. The studies shared similar trends in breast and cervical cancer incidence and screening uptake for Indigenous and Minority women, with Pap smear uptake being lower than the national threshold and mammography uptake being lower in these populations compared to the rest of the Canadian population. Through thematic analysis, the most common barriers influencing accessibility and underutilization of preventive breast and cervical cancer were found to include socioeconomic status, culture and communication, education, lack of appropriate health care providers, and societal beliefs and attitudes towards cancer screening amongst both populations. Finally, possible interventions were identified in the literature that may inform strategies to achieve more equitable access to healthcare services tailored to Canada’s multicultural society.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,014
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLu Zone Ul (Laurentian University)Même sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207