Les inégalités sociales dans le dépistage du cancer du sein, quand le système s'en mêle...
Bibliographic record
Abstract
Les écrits scientifiques ont démontré un écart important entre les populations, quant à la survie du cancer du sein. Il s’avèrerait que les femmes immigrantes meurent davantage du cancer du sein que les non-immigrantes. Plusieurs études attribuent ce phénomène à une faible adhérence à la mammographie chez ces femmes. Ainsi, une détection trop tardive de la maladie réduit évidemment les chances de survie. Au Québec, le Programme Québécois de Dépistage du Cancer du Sein envoie une lettre d’invitation aux femmes dès qu’elles atteignent 50 ans. Cette lettre est une prescription pour une mammographie de dépistage. Cette étude a démontré que cette lettre est une barrière à la mammographie pour les communautés immigrantes de Montréal, plus précisément la communauté haïtienne défavorisée, et ce en raison de leur faible niveau de littératie. Suite aux résultats obtenus, nous suggérons des modifications à cette lettre d’invitation, afin qu’elle puisse être accessible à toutes les femmes, dont les femmes de milieux défavorisés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".