Successes and challenges of establishing a cervical cancer screening and treatment program in western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the challenges and successes of integrating a public-sector cervical screening program into a large HIV care system in western Kenya. METHODS: The present study was a programmatic description and a retrospective chart review of data collected from a cervical screening program based on visual inspection with acetic acid (VIA) between June 2009 and October 2011. RESULTS: In total, 6787 women were screened: 1331 (19.6%) were VIA-positive, of whom 949 (71.3%) had HIV. Overall, 206 women underwent cryotherapy, 754 colposcopy, 143 loop electrical excision procedure (LEEP), and 27 hysterectomy. Among the colposcopy-guided biopsies, 27.9% had severe dysplasia and 10.9% had invasive cancer. There were 68 cases of cancer, equating to approximately 414 per 100000 women per year. Despite aggressive strategies, the overall loss to follow-up was 31.5%: 27.9% were lost after a positive VIA screen, 49.3% between biopsy and LEEP, and 59.6% between biopsy and hysterectomy/chemotherapy. CONCLUSION: The established infrastructure of an HIV treatment program was successfully used to build capacity for cervical screening in a low-resource setting. By using task-shifting and evidence-based, low-cost approaches, population-based cervical screening in a rural African clinical network was found to feasible; however, loss to follow-up and poor pathology infrastructure remain important obstacles.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».