Managing population health to prevent and detect cancer and non-communicable diseases.
Notice bibliographique
Résumé
The goals of cancer control strategies are generally uniform across all constituencies and are to reduce cancer incidence, reduce cancer mortality, and improve quality of life for those affected by cancer. A well-constructed strategy will ensure that all of its elements can ultimately be connected to one of these goals. When a cancer control strategy is being implemented, it is essential to map progress towards these goals; without mapping progress, it is impossible to assess which components of the strategy require more attention or resources and which are not having the desired effect and need to be re-evaluated. In order to monitor and evaluate these strategies, systems need to be put in place to collect data and the appropriate indicators of performance need to be identified. Session 2 of the 4th International Cancer Control Congress (ICCC-4) focused on how to manage population health to prevent and detect cancers and non-communicable diseases through two plenary presentations and four interactive workshop discussions: 1) registries, measurement, and management in cancer control; 2) use of information for planning and evaluating screening and early detection programs; 3) alternative models for promoting community health, integrated care and illness management; and 4) control of non-communicable diseases. Workshop discussions highlighted that population based cancer registries are fundamental to understanding the cancer burden within a country. However, many countries in Africa, Asia, and South/ Central America do not have them in place. A new global initiative is underway, which brings together several international agencies, and aims to establish six IARC regional registration resource centres over the next five years. These will provide training, support, infrastructure and advocacy to local networks of cancer registries, and, it is hoped, improve the host countries' ability to assess and act on cancer issues within their jurisdictions. Multiple methods of programme evaluation were presented across workshops, but all were attuned to both the resource base and the specific questions to be addressed. Where innovative strategies were being tested, customized evaluation strategies should be undertaken. Where programmes are well-developed and data is being collected for evaluation, there is the opportunity for sophisticated analytical methods to be used to pinpoint specific areas or delivery sites for future quality improvement. Finally, unique opportunities now exist to integrate the strategies developed in cancer control and evaluation with those under development for other non-communicable diseases. This area will likely be one for future development.
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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 | 0,035 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».