Breast Cancer in Limited-Resource Countries: Health Care Systems and Public Policy
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
As the largest cancer killer of women around the globe, breast cancer adversely impacts countries at all levels of economic development. Despite major advances in the early detection, diagnosis, and treatment of breast cancer, health care ministries face multitiered challenges to create and support health care programs that can improve breast cancer outcomes. In addition to the financial and organizational problems inherent in any health care system, breast health programs are hindered by a lack of recognition of cancer as a public health priority, trained health care personnel shortages and migration, public and health care provider educational deficits, and social barriers that impede patient entry into early detection and cancer treatment programs. No perfect health care system exists, even in the wealthiest countries. Based on inevitable economic and practical constraints, all health care systems are compelled to make trade-offs among four factors: access to care, scope of service, quality of care, and cost containment. Given these trade-offs, guidelines can define stratified approaches by which economically realistic incremental improvements can be sequentially implemented within the context of resource constraints to improve breast health care. Disease-specific "vertical" programs warrant "horizontal" integration with existing health care systems in limited-resource countries. The Breast Health Global Initiative (BHGI) Health Care Systems and Public Policy Panel defined a stratified framework outlining recommended breast health care interventions for each of four incremental levels of resources (basic, limited, enhanced, and maximal). Reallocation of existing resources and integration of a breast health care program with existing programs and infrastructure can potentially improve outcomes in a cost-sensitive manner. This adaptable framework can be used as a tool by policymakers for program planning and research design to make best use of available resources to improve breast health care in a given limited-resource setting.
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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 | 0,001 | 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