Examining policy cohesion for cervical cancer worldwide: analysis of WHO country reports
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
INTRODUCTION: Cervical cancer is controllable through appropriate interventions such as vaccination, screening, treatment, early diagnosis and palliative care. The greatest burden of cervical cancer lies in low-income countries (LIC) where most of these services are missing or developed asymmetrically. Indeed, it is important to have not just an expansion, but a symmetric and concordant development of each service. Therefore, policies of countries should be aligned to provide concordant services and achieve the best outcomes with available resources. This is called 'policy cohesion' and for the first time in literature we will analyse cervical cancer policy coherence in all the 194 WHO member states. METHODS: The study is based on the 2017 WHO Non-Communicable Disease Country Capacity Surveys (NCD CCS). Although the survey covers multiple non-communicable diseases, in this report we will only discuss those results pertaining to cervical cancer, analysing the cervical cancer policy cohesion of 194 WHO member states, divided by WHO region and World Bank income group. RESULTS: Human papilloma virus vaccination exists in 53% of countries. 76% of countries offer cervical screening: among these countries, treatment, early diagnosis guidelines and palliative care are missing in 13%, 13% and 40%, respectively. In the African region, this discord is even more profound: 32%, 17% and 60%, respectively. CONCLUSION: Especially in those settings where resources are limited, early detection guidelines, treatment and palliative care should be implemented along with secondary prevention strategies. Symmetric development of concordant cervical cancer services maximises cervical cancer control efficacy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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