From potential to practice: how accelerating access to HPV tests and screen and treat programmes can help eliminate cervical cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Human papillomavirus (HPV) vaccination campaigns to prevent cervical cancer are being considered and implemented in countries around the world. While vaccination will protect future generations, it will not help the millions of women currently infected, leading to an estimated 311 000 deaths per year globally. This paper examines a selection of strategies that when applied to both existing and new technologies, could accelerate access to HPV testing. Authors from the US Agency for International Development, the National Institutes of Health, and the Bridge to Health Medical and Dental, a non-governmental organisation, joined forces to propose a scalable and country-directed solution for preventing cervical cancer using an end-to-end approach. Collectively, the authors offer seven evidence-based strategies, that when used alone or in combination have the ability to reduce HPV-caused cervical cancer deaths and disability. These strategies include (1) consistent HPV test intervals to decrease HPV DNA test costs; (2) exploring market shaping opportunities; (3) employing iterative user research methodologies like human-centred design; (4) target product profiles for new HPV tests; (5) encouraging innovation around cervical cancer screen and treat programmes; (6) developing national cancer control plans; and (7) integrating cervical cancer screen and treat services into existing infrastructure. By using the strategies outlined here, in combination with HPV vaccination campaigns, national governments will be able to scale and expand cervical cancer screening programmes and provide evidence-based treatment programmes for HPV-infected women.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle