Cancer Education in Nigeria: Reflections on a Community-based Intervention by a Physicians’ Association
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundCancer has become an increasingly important source of morbidity and mortality in Nigeria; however our country lacks an organized cancer control system.Low awareness about the disease spectrum among health professionals (HCP) and health policymakers (HPM) is among the challenges affecting cancer control in Nigeria.This reflection describes the process of providing cancer education in Nigeria to HCP and HPM, through the Cancer Control in Primary Care (CCPC) course.It also shares our experiences during the planning, and challenges encountered. Methods MedicalWomen's Association of Nigeria partnered with American Society of Clinical Oncology to deliver cancer education in Akwa Ibom State of Nigeria in February 2016.The main learning objectives were: • Provide HCP working in Akwa Ibom State with essential knowledge on cancer control • Provide evidence-based management strategies • Promote multidisciplinary approach for managing breast and cervical cancers • Promote the formulation of a cancer control policy in the state • Share knowledge and experiences with others working in the field Course lasted 3 days, and featured didactic lectures (n=11); demonstrations and simulations (n=4); and plenary sessions (n=7).Course was planned using emails, phone calls, WhatsApp® chats and text messages. ResultsCourse was successful with a daily attendance of >140 participants comprising physicians, nurses and policymakers in primary, secondary, tertiary and private health facilities in the state.Over 97% of the participants had improved their knowledge of cancers through the course.We also identified local priorities for cancer control.Use of multiple approaches to recruitment and funding, as well as working with various local partners were crucial to our success. ConclusionChallenges encountered in providing cancer education through this medium include funding, recruitment of participants and event management.Overall, the use of the CCPC course to improve cancer education has proven to be successful, cost-effective and important in building practice networks among HCP and HPM in Akwa Ibom State.We recommend this approach for improving cancer education in resource-limited settings.Outcome of course evaluation will be shared in a different communication.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».