Mobile Screening Units for the Early Detection of Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mobile screening units (MSUs) provide cancer screening services outside of fixed clinical sites, thereby increasing access to early detection services. We conducted a systematic review of the performance of MSUs for the early detection of cancer. Databases (MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, WHO Global Health Library, Web of Science, PsycINFO) were searched up to July 2015. Studies describing screening for breast, cervical, and colon cancer using MSUs were included. Data were collected for operational aspects including the performance of exams, screening tests used, and outcomes of case detection. Of 268 identified studies, 78 were included. Studies investigated screening for cancers including breast (n = 55), cervical (n = 12), colon (n = 1), and multiphasic screening for multiple cancers (n = 10). The median number of screening exams performed per intervention was 1,767 (interquartile range 5,656–38,233). Programs operated in 20 countries, mostly in North America (36%) and Europe (36%); 52% served mixed rural/urban regions, while 35% and 13% served rural or urban regions, respectfully. We conclude that MSUs have served to expand access to screening in diverse contexts. However, further research on the implementation of MSUs in low-resource settings and health economic research on cost-effectiveness of MSUs compared with fixed clinics to inform policymakers is needed. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(12); 1679–94. ©2017 AACR.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».