Community-based self-collected human papillomavirus screening in rural Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In low- and middle-income countries (LMIC), women have limited access to and uptake of cervical cancer screening. Delayed diagnosis leads to poorer outcomes and early mortality, and continues to impede cancer control disproportionately in LMIC. Integrating self-collected, community-based screening for High Risk-Human Papilloma Virus (HR-HPV) into existent HIV programs is a potential screening method to identify women at high risk for developing high-risk cervical lesions. METHODS: We implemented community-based cross-sectional study on self-collection HR-HPV screening in conjunction with existing community outreach models for the distribution of antiretroviral therapy (ART) and the World Health Organization Expanded Program on Immunization (EPI) outreach in villages in rural Zimbabwe from January 2017 through May 2017. RESULTS: Overall, there was an 82% response rate: 70% of respondents participated in self-collection and 12% were ineligible for the study (inclusion criteria: age 30-65, not pregnant, with an intact uterus). Women recruited in the first 2-3 months of the study had more opportunities to participate and therefore significantly higher participation: 81% participation (additional 11% ineligible), while those with fewer opportunities also had lower participation: 63% (additional 13% ineligible) (p < 0.001). Some village outreach centers (N = 5/12) had greater than 89% participation. CONCLUSIONS: Integration of HR-HPV screening into existing community outreach models for HIV and immunizations could facilitate population-based screening to scale cancer control and prevention programs in sub-Saharan Africa. Community/village health workers (CHW/VHW) and village outreach programs offer a potential option for cervical cancer screening programs to move towards improving access of sexual and reproductive health resources for women at highest risk.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».