The social and economic impacts of cervical cancer on women and children in low‐ and middle‐income countries: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited knowledge on the social and economic impacts of a diagnosis of cervical cancer on women and children in low- and middle-income countries (LMICs). OBJECTIVES: To determine the social and economic impacts associated with cervical cancer among women and children living in LMICs. SEARCH STRATEGY: The MEDLINE, PsychInfo, CINAHL, Pais International, and CAB Global Health databases were systematically searched to retrieve studies up to June 2021. SELECTION CRITERIA: Studies were included if they reported on either the social or economic impacts of women or children in a LMIC. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Data was independently extracted by two co-authors. The authors performed a quality assessment on all included articles. MAIN RESULTS: In all, 53 studies were included in the final review. Social impacts identified included social support, education, and independence. Economic impacts included employment and financial security. No study reported the economic impact on children. Studies that utilized quantitative methods typically reported more positive results than those that utilized qualitative methods. CONCLUSIONS: Additional mixed-methods research is needed to further understand the social support needs of women with cervical cancer. Furthermore, research is needed on the impact of a mother's diagnosis of cervical cancer on her children.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».