Breast Cancer Priorities in Limited-Resource Environments: The Price-Efficacy Dilemma in Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer has become one of the leading causes of morbidity and mortality in low- and middle-income countries, where 62% of the world's total new cases are diagnosed. Therefore, the productivity loss because of premature death resulting from female breast cancer is also on the rise. The major challenge in low- and middle-income countries is to reduce the proportion of women presenting with advanced-stage disease, a challenge unlikely to be overcome by adoption of expensive national mammography screening programs. Awareness and education campaigns should focus not only on patients and societies but also on policy makers to address and optimize breast cancer care. Adaptation of existing guidelines and prioritization according to local resources are essential to address the unique needs and overcome the unique barriers of each society to facilitate practical implementation and improve outcomes. Emphasis on the principle of a cancer groundshot in addressing value in cancer care is vital to improving access to therapies that are proven to work rather than chasing after new drugs or innovations of doubtful or marginal clinical benefit. Until we have drug-pricing interventions that take into account the local income of each society, we must acknowledge the fact that the delivery of cancer care will never be the same all around the world.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».