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Enregistrement W4389766703 · doi:10.1200/go.23.00093

Population-Level Access to Breast Cancer Early Detection and Diagnosis in Nigeria

2023· article· en· W4389766703 sur OpenAlexaff
Adeleye Dorcas Omisore, Elizabeth J. Sutton, RA Akinola, Anuoluwapo G. Towoju, A O Akhigbe, Uzoamaka Rufina Ebubedike, Gavin Tansley, Olalekan Olasehinde, Amita Goyal, Adedoyin Olabisi Akinde, Olusegun Isaac Alatise, Victoria L. Mango, T. Peter Kingham, Gregory Knapp

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMemorial Sloan-Kettering Cancer Center
Mots-clésMammographyBreast cancerMedicinePopulationBreast imagingBreast biopsyBiopsyBreast ultrasoundBreast cancer screeningRadiologyMedical physicsCancerEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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