Assessing Cancer Control Initiatives in Canada – the Role of CRMM
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Partnership Against Cancer (CPAC) was funded by the Government of Canada in 2009, to work with all stakeholders across the country to reduce cancer incidence, improve treatment, and improve the health of cancer survivors. As part of its initial mandate, CPAC has developed a detailed simulation model, the Cancer Risk Management Model (CRMM), designed to integrate and synthesize a wide range of empirical data, clinical trials and expertise to provide rigorous evidence for analysis and decision-making on cancer control policies. Three major cancer site models have been completed. However, the analysis and decision-making across these cites offer notable contrasts. Each cancer site model was based on cross-country consultation with a key focus centred around what were the main policy questions over the coming two to five years. Responses guided prioritization of various design elements in the models. For cervical, a high priority was how to organize HPV vaccination and Pap testing vs DNA tests. For colorectal a focus was comparative cost-effectiveness of FIT (at various thresholds) and FOBT screening. With a recent clinical trial showing a 20% reduction in mortality by using low dose CT (LDCT) screening for heavy smokers, the recent focus with the lung model includes annual versus biennial screening. Policy responses have been quite different. For cervical, the Ontario government has moved to vaccinate boys as well as girls. For colorectal screening, a pan-Canadian group of administrators of provincial screening programs is the key audience. For LDCT, audiences include both the federal preventive services task force and provincial cancer control agencies who are moving ahead with pilot projects. This paper contrasts the analyses for cervical, colorectal and lung cancer and their take-up in policy.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».