233 Uganda-based Survey of Challenges in Breast Cancer Detection in Low and Middle Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: Low and middle income countries (LMICs) face challenges in early detection of breast cancer resulting in high breast cancer mortality. This study serves to identify gaps and opportunities for innovators seeking to address problems in early detection of breast cancer in Uganda and other LMICs. METHODS/STUDY POPULATION: Two methods were used: 1) Three weeks of ethnographic research in Uganda through primary stakeholder interviews and clinical observations. Interviews were conducted with patients, clinicians, NGOs, and key opinion leaders from the Uganda Cancer Institute, Makerere University, and JHPIEGO. Clinical observations were performed to note the workflow and availability of resources across diverse health centers ranging from village health teams in rural settings to the national referral hospital in the urban center. 2) A targeted literature search focused on breast cancer detection in LMICs. Keywords included breast cancer’, screening’, and diagnosis’. Identified challenges were validated through stakeholder interviews and categorized. Potential solutions to each challenge were explored. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Three broad categories of challenges and suggested innovation targets were identified. 1) Ineffective clinical processes: deskilling and improving training around the process of clinical breast examinations, imaging operation and interpretation, and pathology preparation and interpretation; 2) Accessibility: increasing screening throughput, improving rural community access to breast cancer care, and increasing opportunistic screening; 3) Sensitization: increasing patient and health worker awareness of clinical presentations of breast cancer, reducing cultural barriers, and improving trust in the medical community. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: Innovators seeking to solve problems in early breast cancer detection in LMICs should focus on ineffective clinical processes, accessibility, and sensitization. In conjunction with prompt treatment, there is potential to reduce breast cancer mortality rates in line with the Global Breast Initiative.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».