Bridging Gaps in Breast Cancer Care: A Breast Cancer Care Quality Index to Improve Outcomes Worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer (BC) care faces challenges in early detection, timely diagnosis and comprehensive management. Disparities persist, with underserved populations facing the greatest barriers. Addressing these requires policies that support consistent, evidence-based practices and enhance healthcare capacity and technology advancements. This document presents the development of the Breast Cancer Care Quality Index (BCCQI), supported by evidence to promote equitable care and improve BC outcomes globally, and discusses its adoption as a strategic tool within National Cancer Control Plans. Methods: A two-part methodology identified challenges in BC care and defined dimensions, targets and indicators for the BCCQI, aligned with the World Health Organization Global Breast Cancer Initiative. A literature review and analysis of existing United Nations (UN) frameworks informed the initial structure of the index, which was later refined through expert feedback from a multidisciplinary panel representing diverse backgrounds and geographies. Findings: The BCCQI is organised into four dimensions, comprising 10 targets and 23 indicators to guide the development of country-specific roadmaps. It should promote progress across key domains: health equity, patient centricity, universal access, care quality and treatment effectiveness. The Index is conceived as a dynamic tool, continuously refined through real-world application and emerging evidence. Interpretation: Despite the previous initiatives, progress has been slow, likely due to practical details and country-specific guidance remaining limited due to scarce real-world evidence. Promoting national ownership and empowering action aligned with local challenges and opportunities, a flexible, strategic framework may help address these gaps.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».