Global cervical cancer outcomes and national cancer system characteristics.
Notice bibliographique
Résumé
5535 Background: Significant global health disparities persist in cervical cancer, with over 85% of cases and deaths occurring in low- and middle-income countries (LMICs). In many settings, access to screening, vaccination, and treatment is limited. Despite being largely preventable through HPV vaccination and early detection, many women around the world still face inadequate healthcare infrastructure, lack of awareness, cultural stigma, and gender barriers to seeking care. Therefore, we evaluated global health system metrics that may inform efforts to improve equity in access to cervical cancer care globally. Methods: Estimates of age-standardized mortality-to-incidence ratios (MIR) were derived from GLOBOCAN 2022 for female patients of all ages with cervical cancer. We collected health spending as a percent of gross domestic product, physicians/1000 population, nurses and midwives/1000 population, surgical workforce/1000 population, GDP per capita, Universal Health Coverage Service Coverage Index (UHC index), availability of pathology services, human development index (HDI), gender inequality index (a combined metric of health, empowerment, and economic agency), radiotherapy centers/1000 population, and out-of-pocket expenditure as percentage of current health expenditure. We evaluated the association between MIR and each metric using univariable linear regressions. Metrics with p<0.0045 (Bonferroni corrected) were included in multivariable models. Variation inflation factor (VIF) allowed exclusion of variables with significant multicollinearity. R2 defined goodness of fit. Results: On univariable analysis, all 11 metrics were significantly associated with MIR of cervical cancer (<0.001 for all). After including metrics that were significant on univariable analysis, HDI demonstrated significant collinearity (VIF=19). Therefore, after correcting for multicollinearity, the final multivariable model with 10 variables had R2 of 0.79. On multivariable analysis, the following variables were independently associated with lower (improved) MIR for cervical cancer: 1) nurses/midwives per 1000 population (β=–0.0071, p=0.029) and 2) UHC index (β=–0.0023, P=0.013). In addition, greater gender inequality was associated with greater (worse) MIR (β=0.30, P=0.002). Conclusions: This global analysis of health-system metrics suggests promoting progress towards UHC and strengthening the nursing/midwifery workforce may be independently associated with improved cervical cancer mortality-to-incidence ratio. Furthermore, greater gender inequality was associated with worse MIR. These findings may inform further efforts to improve global cervical cancer care and underscore the importance of gender equity in improving global cancer outcomes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».