Examining policy cohesion for cervical cancer worldwide: analysis of WHO country reports
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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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 | 0,018 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».