Developing and Implementing a Colorectal Cancer Screening Program in Uganda: Stakeholder Perceived Barriers and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Colorectal cancer (CRC) incidence is increasing in Uganda. Despite this, and the disproportionately high burden of early onset and late-stage CRC cases, no CRC screening program exists in Uganda. To guide and inform future CRC prevention efforts, interviews with key stakeholders were undertaken to better understand the perceived barriers and opportunities relevant to the development and implementation of a CRC screening program in Uganda. METHODS: Semi-structured key informant interviews were conducted with key stakeholders in cancer prevention, screening and policy/programming (n = 11, 6 medically qualified and 5 non-medical), who were recruited across Uganda using maximum variation sampling between March and April 2022. Interviews were audio recorded, transcribed, coded and later analysed using a deductive thematic analysis approach guided by the social ecological model. RESULTS: Major barriers included lack of government priority for CRC prevention programs, lack of resources/funding for CRC screening (policy level), inadequate screening facilities and equipment, limited training/knowledge of CRC and capacity of the health workforce (health system level), challenges in the delivery of CRC awareness messages (community level), emotions associated with CRC screening and poor awareness of CRC and its symptoms (individual level). Major opportunities included the existence of a draft national cancer control plan (policy level), existence of less costly CRC screening alternatives, less costly primary prevention measures (health system level), existence of community leadership and structures (community level), likely acceptability of the faecal occult blood test and peer support (individual level). CONCLUSION: There are substantive barriers to CRC screening program development and implementation in Uganda. However, there are signs, like the development of a cancer control plan, that suggest a shift towards strategic planning and allocation of resources at a population level for addressing the issues of cancer prevention and care, including CRC. In the meantime, efforts should prioritise primary prevention interventions such as mass education to promote CRC awareness.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».