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Enregistrement W7132999198

Bridging the gap: Patient and healthcare professional perspectives on accessing and using cancer genetics services by racialized communities

2025· dissertation· W7132999198 sur OpenAlexafffundabout
Sonya Kaur Grewal

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNovo NordiskUniversity of Toronto
Mots-clésCancer geneticsMedical geneticsHealth careHarmHealth equityEthnic groupGenetic counselingGenetic testingWorkforce
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Racial and ethnic disparities exist across the entire cancer genetics service pathway. Racialized individuals are less likely to be referred for genetic testing and more likely to receive inconclusive results due to underrepresentation in genomic databases. This limits access to early detection and prevention, high-risk cancer screening, and genetic testing for atrisk relatives, ultimately impacting health outcomes. Limited efforts in Canada to identify racial disparities impedes the development and implementation of appropriate interventions.Aim: To explore the barriers and enablers to accessing and using cancer genetics services by racialized communities. Methods: Semi-structured interviews were conducted with racialized patients and healthcare professionals involved in cancer genetics care across Ontario. Analysis followed an interpretive description approach. Results: 11 patients and 10 healthcare professionals (six genetic counselors, two primary care physicians, one medical geneticist, and one oncologist) were interviewed. Four themes emerged shaping the experiences of racialized communities with cancer genetics services: (1) medical mistrust, (2) structural barriers, (3) family history gaps, and (4) the need for more inclusive care. Both groups described how historical and personal experiences of medical harm and discrimination diminish patient trust and shape their willingness to engage with genetics services. Participants also discussed how the healthcare system’s structure creates multiple barriers to accessing cancer genetics care. Specifically, they noted workforce shortages among primary care physicians and genetics specialists, long wait times for genetic counseling appointments and testing, clinical time constraints, and limited genetics knowledge among patients and referring providers. Participants discussed gaps in family health history, stemming from cultural norms and privacy around illness, geographic separation between relatives, and limited access to health records; reliance on family history for testing eligibility can unintentionally disadvantage racialized communities. Lastly, participants emphasized the need for greater inclusivity in the healthcare system, including workforce diversity, language accessibility, and cultural awareness among healthcare professionals. Conclusion: Multi-level, intersectional barriers exist to accessing cancer genetics services for racialized patients. This work will be used to co-develop interventions to optimize access and reduce disparities.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,007
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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