The importance of cancer prevention policies to inform and guide preventative and screening measures for people with intellectual disabilities: The COST project “Cancer- Understanding Prevention in Intellectual Disabilities”
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a global public health problem, but its exact prevalence in people with intellectual disabilities is still uncertain. This population, with limited health skills and complex health needs, faces many challenges in cancer prevention, screening, timely diagnosis and treatment. Furthermore, they are often underrepresented in general cancer prevention and screening policies across Europe, leading to widened disparities in health outcomes and premature mortality. Thus, unified national and local policies are needed to reduce inequalities and promoting a pan-European inclusion of people with intellectual disabilities. Our goal is to raise public awareness of this issue, including the involvement of people with intellectual disabilities, and promote engagement from relevant stakeholders. The COST Action 'Cancer- Understanding Prevention in Intellectual Disabilities' (CUPID) project will address health inequalities faced by people with intellectual disabilities in relation to cancer, and support the development of policy recommendations specifically tailored to their unique cognitive and healthcare needs, having a positive long-term impact on quality of life.
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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 | 0,048 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».