Projektdetails
Die Verwendung von Entscheidungsbäumen zur Identifizierung intersektionaler Gruppen bei der Teilnahme an Krebsfrüherkennungsuntersuchungen
Beschreibung
Organisierte Screening-Programme ermöglichen einen umfassenden Ansatz zur Früherkennung von Krankheiten mit hoher Inzidenz in der Risikopopulation. Trotz der umfassenden Umsetzung dieser Programme in zahlreichen europäischen Ländern bestehen weiterhin Ungleichheiten beim Zugang zu Screening-Untersuchungen. Die Teilnahme ist nicht gleichmäßig in der Zielbevölkerung verteilt.
Ein beträchtlicher Teil der Forschung hat diese Dimensionen der Ungleichheit als unabhängige Prädiktoren für die Nichtteilnahme untersucht. Da jedoch kein Individuum ausschließlich durch eine einzige soziale Dimension definiert werden kann, ist es unwahrscheinlich, dass die Untersuchung des unabhängigen Effekts jeder sozialen Dimension ein umfassendes Verständnis der Ungleichheiten beim Zugang zu Krebsfrüherkennungen bietet. Es ist entscheidend, das Zusammenspiel dieser sozialen Dimensionen zu berücksichtigen, um die vielschichtigen Wege, auf denen Individuen ihre Umstände erleben und wie diese Erfahrungen ihren Zugang zur Gesundheitsversorgung beeinflussen, vollständig zu erfassen. Dies kann effektiv durch den Rahmen der Intersektionalität erfasst werden. Dieser Rahmen basiert auf der Theorie der Intersektionalität, die 1991 von Kimberlé Crenshaw entwickelt wurde. Sie besagt, dass Diskriminierung und Unterdrückung, die dieses Kollektiv erfährt, aus dem Zusammenspiel mehrerer Identitätsaspekte (z. B. Geschlecht, Ethnizität) und deren damit verbundenen Erfahrungen resultieren.
In den letzten zwei Jahrzehnten wurden mehrere quantitative Intersektionalitätsmethoden entwickelt. Diese reichen von relativ einfachen Regressionsanalysen mit Interaktionseffekten oder Intersektionsvariablen bis hin zu komplexeren und weniger häufig verwendeten Ansätzen, wie zum Beispiel Entscheidungsbäumen. Dieses Projekt positioniert sich innerhalb dieser spannenden methodischen Entwicklung, da es das Ziel hat, die Verwendung von Entscheidungsbäumen zur Identifizierung intersektionaler Untergruppen im Kontext der Teilnahme an organisierten Krebsfrüherkennungsprogrammen zu untersuchen.