Breast cancer policy in Latin America: account of achievements and challenges in five countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The recent increase of breast cancer mortality has put on alert to most countries in the region. However it has taken some time before breast cancer could be considered as a relevant problem. Only in recent years breast cancer has been considered a priority in some Latin American countries and resources have been mobilized to confront the problem at the institutional level. The article analyzes the efforts made in five Latin American countries (Argentina, Brazil, Colombia, Mexico and Venezuela) in the last 15 years to design and implement policies to address the growing incidence of breast cancer. METHODS: Data was collected between July and December 2010 from both primary and secondary sources. Semi-structured interviews were conducted with key informants from governmental and non-governmental organizations. Secondary data was obtained from publications in journals, government reports and official statistics in each country. Analysis combines information from both types of sources. RESULTS: Countries have followed different paths and are in different stages of policy implementation. In all cases early detection is a key strategy. Through the design of programs and guidelines, the allocation of financial resources to treat patients, as well as a formally structured information system, Brazil and Mexico have been able to set up comprehensive national policies. Argentina, Colombia and Venezuela have made important advancements but not yet capable of coordinating comprehensive national policies. CONCLUSION: Breast cancer is being considered a priority in all five countries but there are different stages in the rolling out of comprehensive national policies due to differences in their capacity to allocate resources, implement operational strategies and encourage the participation of relevant stakeholders.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».