Out of Adversity Comes Opportunity: Smart-Colpo National Program for the Elimination of Carcinoma Cervix in a Post–COVID-19 World
Notice bibliographique
Résumé
Background Carcinoma cervix is one of the leading causes of death among women worldwide. The World Health Organization has put forth the 90-70-90 global strategy for the elimination of cervical cancer as a public health problem. It calls for 70% women to be screened at least once in their lifetime. However, this rate is as low as 1.9% for India and even lower for many other countries, making the target insurmountable, especially in resource-constrained settings. The COVID-19 pandemic made this even more challenging. Objective This study aimed to identify bottlenecks and high leverage points and propose a technology-driven, national-level program for improving the screening of carcinoma cervix. Methods Detailed process mapping was done to identify potential bottlenecks. A counterfactual approach was used to identify high leverage points for impact using “What if” scenarios. These findings were used to build program theory–based logic models to propose a national-level program for carcinoma cervix prevention. Results Availability, accessibility, affordability, skewed distribution of infrastructure, cost implications, and limited specialist workforce were identified as bottlenecks. The COVID-19 pandemic put a strain on existing resources and worsened the situation. The existing network of primary health care workers, changes in health-seeking behavior due to COVID-19 with the increasing role of tele-health, conducive political milieu with initiatives such as Digital India Mission, and a booming start-up ecosystem were identified as high leverage points through the counterfactual approach. Using these findings, a national program was designed with program theory–based logic modeling. Conclusions The journey from <2% of women screened at least once in their lifetime all the way to 70% would need a drastic increase in funding and resource allocation, which is unlikely considering the current conditions. COVID-19 has not only been an adversity but also opened new thinking and opportunities. Artificial intelligence–driven, cost-effective, easy-to-use, and widely acceptable solutions such as “Smart-Colpo” can be a game changer to achieve the World Health Organization targets. Conflicts of Interest None declared.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».