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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».