How to reduce the impact of cervical cancer worldwide: Gaps and priority areas identified through the essential cancer and primary care packages: An analysis of effective interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical cancer is a preventable cancer; therefore, countries should provide strategic, evidence-based health services to reduce its incidence and impact on their populations. Two packages of health services that group together all the services related to cervical cancer, the Essential Cancer Package (9 interventions) and the Primary Care Package (5 interventions), are defined in this article with the aim of assessing the global status of the availability of health services and their coverage in 194 countries worldwide. METHODS: The study was based on the 2017 World Health Organization (WHO) Noncommunicable Disease Country Capacity Survey. Although the survey covered multiple noncommunicable diseases, this report examined only those results pertaining to cervical cancer in the 194 WHO member states divided by WHO region and World Bank income. RESULTS: Only 21% of the countries reported providing all 9 interventions of the Essential Cancer Package, with the highest proportions being found in Europe (45.3%) and among high-income countries (HICs; 54.3%). As for the Primary Care Package, only 19.1% of countries provided all 5 interventions, with the highest proportions being found in Europe (39.6%) and among HICs (45.5%). CONCLUSIONS: The complete development and appropriate coverage of each service listed in both the Essential Cancer Package and the Primary Care Package are essential to reduce the impact of cervical cancer worldwide, and they should be integrated into all cancer control planning efforts.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».