MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378966290 · doi:10.1158/1538-7755.asgcr23-abstract-85

Abstract 85: The Social and Economic Impact of a Cervical Cancer Diagnosis on Women and Children in Uganda

2023· article· en· W4378966290 sur OpenAlexaff
Hallie Dau, Shamim Nakyazze, Priscilla Naguti, Avery McNair, Beth A. Payne, Marianne Vidler, Joel Singer, Laurie Smith, Jackson Orem, Carolyn Nakisige, Gina Ogilvie

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCervical cancerMedicineCancerDescriptive statisticsFamily medicineGynecologyDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Cervical cancer is the second most common cancer for women living in low- and middle-income countries (LMIC). In Uganda 40% of all female cancer cases are cervical cancer. There is a need for more research on the social and economic impacts of cervical cancer in LMICs in order to provide evidence for expanded cervical cancer screening programs. The goal of this study is the understand the economic impact of cervical cancer on women and children in Uganda. Methods: Data collection for this study began in September and will continue until December 2022. Participants were recruited by nurses at two clinics at the Uganda Cancer Institute in Kampala and Jinja. Participants were eligible if they are being treated for cervical cancer and speak either English, Lusoga, Luo, Runyankore, or Luganda. Each participant completed a 45-minute orally administered survey on REDCap. Descriptive statistics using counts and frequencies were used to describe primary outcomes which include changes in a child’s education and a family’s economic status. Ethical approval was obtained from the University of British Columbia, Uganda Cancer Institute, and Uganda National Council for Science & Technology. Results: To date 67 participants have completed the survey and 57 indicated that they had children living in their household. The mean age of participants is 49 years. The majority of participants are married, have a primary school education or less, and were diagnosed with stage II or stage III cancer. Women reported traveling up to 14 hours to receive cancer treatment and 28% (n=19) brought their child with them to the clinic because they could not find childcare. In all, 93% (n=62) of women indicated that they have paid out of pocket for some type of medical care with 15% (n=9) of women noting that they stopped at least one treatment because of the cost. Approximately 15% of women reported that they cut down on food consumed and withdrew their child from school to help pay for cancer care. Conclusion: We found that a cervical cancer diagnosis has not only on women, but their children as well, confirming that while largely preventable, cervical cancer has far-reaching impact beyond the woman diagnosed. The results of this study can be used to provide further evidence of the urgent need expand cervical cancer screening programs not only in Uganda, but similar countries as well. This in turn will help contribute to the eventual global elimination of cervical cancer. Citation Format: Hallie Dau, Shamim Nakyazze, Priscilla Naguti, Avery McNair, Beth Payne, Marianne Vidler, Joel Singer, Laurie Smith, Jackson Orem, Carolyn Nakisige, Gina Ogilvie. The Social and Economic Impact of a Cervical Cancer Diagnosis on Women and Children in Uganda [abstract]. In: Proceedings of the 11th Annual Symposium on Global Cancer Research; Closing the Research-to-Implementation Gap; 2023 Apr 4-6. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2023;32(6_Suppl):Abstract nr 85.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Epidemiology Biomarkers & PreventionMême sujetCervical Cancer and HPV ResearchTravaux en français237 207