Organization of population-based cancer control programs: Europe and the World
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
As cancer is to a large extent avoidable and treatable, a cancer control program should be able to reduce mortality and morbidity and improve the quality of life of cancer patients and their families. However, the extent to which the goals of a cancer control program can be achieved will depend on the resource constraints a country faces. Such population-based cancer control plans should prioritize effective interventions and programs that are beneficial to the largest part of the population, and should include activities devoted to prevention, screening and early detection, treatment, palliation and end-of-life care, and rehabilitation. In order to develop a successful cancer control program, leadership and the relevant stakeholders, including patient organizations, need to be identified early on in the process so that all partners can take ownership and responsibility for the program. Various tools have been developed to aid them in the planning and implementation process. However, countries developing a national cancer control program would benefit from a discussion of different models for planning and delivery of population-based cancer control in settings with differing levels of resource commitment, in order to determine how best to proceed given their current level of commitment, political engagement and resources. As the priority assigned to different components of cancer control will differ depending on available resources and the burden and pattern of cancer, it is important to consider the relative roles of prevention, early detection, diagnosis, treatment, rehabilitation and palliative care in a cancer control program, as well as how to align available resources to meet prioritized needs. Experiences from countries with differing levels of resources are presented and serve to illustrate the difficulties in developing and implementing cancer control programs, as well as the innovative strategies that are being used to maximize available resources and enhance the quality of care provided to cancer patients around the world.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle