Advances in the Global Initiative for Childhood Cancer: implementation in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,016 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».