Population-Level Access to Breast Cancer Early Detection and Diagnosis in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Mammography, breast ultrasound (US), and US-guided breast biopsy are essential services for breast cancer early detection and diagnosis. This study undertook a comprehensive evaluation to determine population-level access to these services for breast cancer early detection and diagnosis in Nigeria using a previously validated geographic information system (GIS) model. METHODS A comprehensive list of public and private facilities offering mammography, breast US, and US-guided breast biopsy was compiled using publicly available facility data and a survey administered nationally to Nigerian radiologists. All facilities were geolocated. A cost-distance model using open-source population density (GeoData Institute) and road network data (OpenStreetMap) was used to estimate population-level travel time to the nearest facility for mammography, breast US, and US-guided biopsy using GIS software (ArcMAP). RESULTS In total, 1,336 facilities in Nigeria provide breast US, of which 47.8% (639 of 1,336) are public facilities, and 218 provide mammography, of which 45.4% (99 of 218) are public facilities. Of the facilities that provide breast US, only 2.5% (33 of 1,336) also provide US-guided breast biopsy. At the national level, 83.1% have access to either US or mammography and 61.7% have access to US-guided breast biopsy within 120 minutes of a continuous one-way travel. There are differences in access to mammography (64.8% v 80.6% with access at 120 minutes) and US-guided breast biopsy (49.0% v 77.1% with access at 120 minutes) between the northern and southern Nigeria and between geopolitical zones. CONCLUSION To our knowledge, this is the first comprehensive evaluation of breast cancer detection and diagnostic services in Nigeria, which demonstrates geospatial inequalities in access to mammography and US-guided biopsy. Targeted investment is needed to improve access to these essential cancer care services in the northern region and the North East geopolitical zone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».