BLACK WOMEN’S LIVED EXPERIENCE OF BREAST CANCER
Notice bibliographique
Résumé
Context: Data, primarily from the United States, indicates that Black women experience delays in breast cancer treatment, receive non-standard care, and have a lower survival rate. Canada is not immune to racial disparities, but race-based health data is not routinely collected. Objectives: To understand the lived experiences of Black women in Canada living with breast cancer. Methods: One-on-one semi-structured qualitative interviews were conducted with 20 women living in Toronto, Ontario who identified as Black/African/Caribbean and who were currently undergoing or had previously undergone treatment for breast cancer. Data was analyzed using an inductive, constant comparative method to derive themes. Results: Several themes were identified including 1) the importance of social support and community; 2) importance of faith and spirituality; 3) cultural considerations; 4) mental health and psychosocial support; 5) body image and intimacy challenges; 6) importance of fertility preservation; 7) financial burden; 8) lack of representation; and 9) mistrust of the healthcare system. The overarching theme was a sense of feeling alone, unseen, and unrepresented. Recommendations include the importance of advocacy, the need for race-based cancer and health data and the need for racially concordant care. Conclusion: Invisibility and anti-Black racism in healthcare settings are unique concerns for Black women with breast cancer in Toronto. Understanding their needs can help to dismantle medical racism and colourblind healthcare. Further research is needed to develop tools to address these inequities and work towards culturally appropriate and safe approaches.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».