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Enregistrement W4386955055 · doi:10.26633/rpsp.2023.128

Advances in the Global Initiative for Childhood Cancer: implementation in Latin America and the Caribbean

2023· article· en· W4386955055 sur OpenAlexaff
Liliana Vásquez, Soad Fuentes-Alabí, Patrícia Loggetto, Sara Benítez Majano, Monika L. Metzger, Marta Jarquin‐Pardo, Naomi Echeandia-Abud, Sumit Gupta, Avram Denburg, Paola Friedrich, Roberta Ortiz, Catherine G. Lam, Silvana Luciani, André Ilbawi, Carlos Rodríguez‐Galindo, Maurício Maza

Notice bibliographique

RevueRevista Panamericana de Salud Pública · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésLatin AmericansChildhood cancerPacePolitical scienceMedicineCancerEconomic growthGerontologyEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report describes the status of childhood cancer control initiatives in Latin America and the Caribbean (LAC). Progress between 2017 and 2023 is measured using the outcome indicators from the Pan American Health Organization (PAHO) childhood cancer logic model aligned with the World Health Organization Global Initiative for Childhood Cancer (GICC). This report also describes the advances, barriers, and facilitators for the implementation of the GICC at the Regional level. Methods used in this report encompassed a comprehensive approach, incorporating a literature review, interviews, surveys, and a Delphi study developed by the technical team of the PAHO Non-Communicable Diseases and Mental Health Department and by the GICC LAC working group. Since 2017, there has been a substantial increase in the number of countries that have included childhood cancer in their national regulations. Currently, 21 LAC countries are involved in the GICC implementation, activities, and dialogues. However, the objectives for 2030 will only be achieved if Member States overcome the barriers to accelerating the pace of initiative implementation. There is an urgent need to increase the efforts in childhood cancer control in LAC, especially regarding the prioritization of timely detection, essential diagnostics, access to cancer treatment, palliative care, and close follow-up of children and adolescents with cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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