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Enregistrement W2981918870 · doi:10.1200/jgo.19.00283

Mapping Geospatial Access to Comprehensive Cancer Care in Nigeria

2019· article· en· W2981918870 sur OpenAlexaff
Gregory Knapp, Gavin Tansley, Olalekan Olasehinde, Olusegun Isaac Alatise, Funmilola Wuraola, Moses Olaniran Olawole, Olujide Arije, B M Gali, T. Peter Kingham

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésGeospatial analysisMedicineEnvironmental healthCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE To address the increasing burden of cancer in Nigeria, the National Cancer Control Plan outlines the development of 8 public comprehensive cancer centers. We map population-level geospatial access to these eight centers and explore equity of access and the impact of future development. METHODS Geospatial methods were used to estimate population-level travel times to the 8 cancer centers. A cost distance model was built using open source road infrastructure data with verified speed limits. Geolocated population estimates were amalgamated with this model to calculate travel times to cancer centers at a national and regional level for both the entire population and the population living on < US$2 per day. RESULTS Overall, 68.9% of Nigerians have access to a comprehensive cancer center at 4 hours of continuous vehicular travel. However, there is significant variability in access between geopolitical zones ( P < .001). The North East has the lowest access at 4 hours (31.4%) and the highest mean travel times (268 minutes); this is significantly lower than the proportion with 4-hour access in the South East (31.4% v 85.0%, respectively; P < .001). The addition of a second comprehensive cancer center in the North East, in either Bauchi or Gombe, would significantly improve access to this underserved region. CONCLUSION The Federal Ministry of Health endorses investment in 8 public comprehensive cancer centers. Strengthening these centers will allow the majority of Nigerians to access the full complement of multidisciplinary care within a reasonable time frame. However, geospatial access remains inequitable, and the impact on outcomes is unclear. This must be considered as the cancer control system matures and expands.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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