Abstract 21: Mapping Breast Cancer Resource Availability Across Ghana's Eastern Region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Improve allocation of breast cancer resources across Ghana's Eastern Region by systematically assessing and mapping breast cancer screening, diagnosis, and treatment capacity. Methods: A survey to assess breast cancer care capacity was developed and administered to hospitals in the Eastern Region of Ghana. Hospitals were stratified based on their available services. All facilities were mapped using GPS coordinates to demonstrate the location and distance between key services using thresholds of 10, 25, and 45km for screening, diagnostic, and surgical treatment capacity respectively. Results: Thirty-three (out of 34) hospitals in the Eastern Region were surveyed: 27 (82%) hospitals provide basic screening services (clinical diagnosis with clinical breast exam), 11 (33%) provide pathologic diagnosis, and 3 (9%) provide those services in addition to basic surgical care. A total of 53% of the population lives within a 10km travel distance of screening services, 64% within 25km of diagnostic services, and 78% within 45km of surgical treatment. Ninety-four percent of facilities have a general practitioner; 55% have a radiology technician; 39% employ a surgeon. Oncology specialists, and pathology personnel are only available in 1 facility across the Eastern Region. Limited chemotherapy is available at 2 hospitals, endocrine therapy at 1 hospital, and radiotherapy is not available. Conclusion: No hospitals are able to provide the full spectrum of care outlined by the Basic NCCN Framework Guidelines, which are intended for use in low resource settings. Although 82% of hospitals provide screening, only half the population lives within reasonable distance of these services. Few hospitals offer diagnosis and surgical treatment services. This geospatial analysis suggests two priorities in order to cost-effectively expand breast cancer services: increase the quantity of screening hospitals in targeted locations, and enhance treatment services at hospitals already providing diagnosis and surgery. Citation Format: Moustafa Moustafa, Meghan Mali, Fidel Lopez-Verdugo, Ousman Sanyang, Grace Ayensu-Danquah, Justin Sorensen, Jonathan Nellermoe, Stephen Manortey, Alison Goldsmith, Irina Ofei, Alberta Biritwurm-Nyarko, Raymond Price, Edward Sutherland. Mapping Breast Cancer Resource Availability Across Ghana's Eastern Region [abstract]. In: Proceedings of the 9th Annual Symposium on Global Cancer Research; Global Cancer Research and Control: Looking Back and Charting a Path Forward; 2021 Mar 10-11. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2021;30(7 Suppl):Abstract nr 21.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».