The role and utility of population-based cancer registries in cervical cancer surveillance and control
Notice bibliographique
Résumé
Population-based cancer registries (PBCR) are vital to the assessment of the cancer burden and in monitoring and evaluating national progress in cervical cancer surveillance and control. Yet the level of their development in countries exhibiting the highest cervical cancer incidence rates is suboptimal, and requires considerable investment if they are to document the impact of WHO global initiative to eliminate cervical cancer as a public health problem. As a starting point we propose a comprehensive cancer surveillance framework, positioning PBCR in relation to other health information systems that are required across the cancer control continuum. The key concepts of PBCR are revisited and their role in providing a situation analysis of the scale and profile of the cancer-specific incidence and survival, and their evolution over time is illustrated with specific examples. Linking cervical cancer data to screening and immunization information systems enables the development of a comprehensive set of measures capable of assessing the short- and long-term achievements and impact of the initiative. Such data form the basis of national and global estimates of the cancer burden and permit comparisons across countries, facilitating decision-making or triggering cancer control action. The initiation and sustainable development of PBCR must be an early step in the scale-up of cervical cancer control activities as a means to ensure progress is successfully monitored and appraised.
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.
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 | 0,236 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».