Creating Health Equity in Cancer Screening (CHECS): Developing Strategies for Underscreened Populations through Community Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Background: The East and Northeast areas of Calgary, Alberta experience higher material deprivation and lower breast, cervical, and colorectal cancer screening rates. This project aimed to reduce inequities in cancer screening in these areas by engaging with community members and health workers to better understand reasons and motivations for screening for cancer. The results of this engagement informed the co-design of an outreach strategy aimed at increasing cancer screening awareness, and ultimately participation. Methods: Community members and health workers were recruited through Facebook and partner organizations and participated in virtual focus groups and interviews, respectively. Focus groups were provided in five different languages: Malayalam, Punjabi, Urdu, Tigrinya, and English. Qualitative analysis of the engagement results was completed using NVivo software and was coded independently by two researchers using an inductive approach. Results: Fourteen focus groups were conducted with 69 participants. Fifty-one were South Asian, 13 Caucasian, and five East African. There were 57 females and 12 males aged between 25 and 60 years (average 45). Five themes were identified: knowledge, benefits vs. harms, motivations & deterrents, health information, and awareness. Fifteen interviews were conducted with 21 participants from varied health professions. Four themes were identified: cultural differences, who/how provide information, make education relatable, and make education accessible. Conclusion. Utilizing the feedback from the engagement, a multi-component outreach strategy was co-designed and included a translated awareness-building video series, a social media campaign leveraging partner channels, and a health worker information package with resources to assist with informed cancer screening discussions.
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 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 | 0,020 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».