An innovative model for integrated delivery of prevention, screening and palliative care services of cancers at health and wellness centres in Assam
Notice bibliographique
Résumé
There is a consensus on delivering prevention, early detection and palliative care services as effective cancer control strategies in primary healthcare settings; however, examples of practical application are few. The study describes the implementation of integrated delivery of preventive, early detection and palliative care needs assessment through the frontline healthcare workers at the Health and Wellness Centre. The study employed a master trainer team of dentist and nurses trained in prevention and needs assessment of palliative care services who would further provide the handhold training to the Community Health Officers (CHO), multi purpose workers and Accredited Social Health Activist for awareness, prevention and generalist palliative care needs assessment. 2106 households with 256 people were screened as a result, with an average of around 30 screenings a day. Screen positivity rates was found to be 3.1% for the oral cancer, for breast cancer it was 1.8% while for cervical cancer it was 3.4%. While 0.5% households were identified in need of palliative care, all screened positive cases were provided counselling for further diagnostics and care at the cancer centre in the district. The ambulance services of 102 available in the state were arranged for people willing to undergo the diagnostics. The evidence generated has the potential for practical application with further testing and strengthening in the field.
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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) | 0,000 | 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 ».