Guideline implementation for breast healthcare in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
A key determinant of breast cancer outcome in any population is the degree to which cancers are detected at early stages of disease. Populations in which cancers are detected at earlier stages have lower breast cancer mortality rates. The Breast Health Global Initiative (BHGI) held its third Global Summit in Budapest, Hungary in October 2007, bringing together internationally recognized experts to address the implementation of breast healthcare guidelines for early detection, diagnosis, and treatment in low- and middle-income countries (LMCs). A multidisciplinary panel of experts specifically addressed the implementation of BHGI guidelines for the early detection of disease as they related to resource allocation for public education and awareness, cancer detection methods, and evaluation goals. Public education and awareness are the key first steps, because early detection programs cannot be successful if the public is unaware of the value of early detection. The effectiveness and efficiency of screening modalities, including screening mammography, clinical breast examination (CBE), and breast self-examination, were reviewed in the context of resource availability and population-based need by the panel. Social and cultural barriers should be considered when early detection programs are being established, and the evaluation of early detection programs should include the use of well developed, methodologically sound process metrics to determine the effectiveness of program implementation. The approach and scope of any screening program will determine the success of any early detection program as measured by cancer stage at diagnosis and will drive the breadth of resource allocation needed for program implementation.
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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 | 0,049 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».