Mobile health for cancer in low to middle income countries: priorities for research and development
Notice bibliographique
Résumé
Many current global health opportunities have less to do with new biomedical knowledge than with the coordination and delivery of care. While basic research remains vital, the growing cancer epidemic in countries of low and middle income warrants urgent action - focusing on both research and service delivery innovation. Mobile technology can reduce costs, improve access to health services, and strengthen health systems to meet the interrelated challenges of cancer and other noncommunicable diseases. Experience has shown that even very poor and remote communities that only have basic primary health care can benefit from mobile health (or 'mHealth') interventions. We argue that cancer researchers and practitioners have an opportunity to leverage mHealth technologies that have successfully targeted other health conditions, rather than reinventing these tools. We call for particular attention to human centred design approaches for adapting existing technologies to suit distinctive aspects of cancer care and to align delivery with local context - and we make a number of recommendations for integrating mHealth delivery research with the work of designers, engineers and implementers in large-scale delivery programmes.
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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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».