Australia and New Zealand's responsibilities in improving oncology services in the Asia‐Pacific: A call to action
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To review the expected increasing demand for cancer services among low and middle-income countries (LMICs) in the Asia-Pacific (APAC), and to describe ways in which Australia and New Zealand (ANZ) can provide support to improve cancer outcomes in our region. METHODS: We first review the current and projected incidence of cancer within the APAC between 2018 and 2040, and the estimated demand for chemotherapy, radiotherapy and surgery. We then explore potential ways in which ANZ can increase regional collaborations to improve cancer outcomes. RESULTS: We identify 6 ways that ANZ can collaborate with LMICs to improve cancer care in the APAC through the ANZ Regional Oncology Collaboration Strategy: Increasing education and institutional collaborations in the APAC region through in-country training, twinning partnerships, observerships and formalised training programs in order to increase cancer care quality and capacity. Promoting and assisting in the establishment and maintenance of population-based cancer registries in LMICs. Increasing research capacity in LMICs through collaboration and promoting high quality global oncology research within ANZ. Engaging and training Australian and New Zealand clinicians in global oncology, increasing awareness of this important career path, and increasing health policy engagement. Increasing web-based endeavours through virtual tumour boards, web-based advocacy platforms and web-based teaching programs. Continuing to leverage for funding through professional bodies, government, industry, not-for-profit organisations and local hospital funds. CONCLUSION: We propose the creation of an Australian and New Zealand Interest Group to provide formalised and sustained collaboration between researchers, clinicians and stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».