Why is the screening rate in lung cancer still low? A seven-country analysis of the factors affecting adoption
Notice bibliographique
Résumé
Strong evidence of lung cancer screening's effectiveness in mortality reduction, as demonstrated in the National Lung Screening Trial (NLST) in the US and the Dutch-Belgian Randomized Lung Cancer Screening Trial (NELSON), has prompted countries to implement formal lung cancer screening programs. However, adoption rates remain largely low. This study aims to understand how lung cancer screening programs are currently performing. It also identifies the barriers and enablers contributing to adoption of lung cancer screening across 10 case study countries: Canada, China, Croatia, Japan, Poland, South Korea and the United States. Adoption rates vary significantly across studied countries. We find five main factors impacting adoption: (1) political prioritization of lung cancer (2) financial incentives/cost sharing and hidden ancillary costs (3) infrastructure to support provision of screening services (4) awareness around lung cancer screening and risk factors and (5) cultural views and stigma around lung cancer. Although these factors have application across the countries, the weighting of each factor on driving or hindering adoption varies by country. The five areas set out by this research should be factored into policy making and implementation to maximize effectiveness and outreach of lung cancer screening programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».