Exploring the role of the oncology nurse in cervical cancer screening programs during times of transition.
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer remains the fourth most prevalent cancer among women worldwide, with approximately 660,000 new diagnoses and 350,000 deaths recorded in 2022. Countries with well-established preventative measures have experienced significant reductions in cervical cancer rates through vaccination and regular screening. In Canada, recent efforts have emphasized the adoption of primary HPV-DNA testing as a primary screening tool in cervical cancer screening programs, replacing the cytology (pap) testing. The COVID-19 pandemic had disrupted these initiatives, posing challenges to screening and vaccination programs. Despite these setbacks, ongoing recovery strategies are underway to mitigate the pandemic's adverse effects. Several challenges regarding this shift also have been identified by countries that have transitioned their respective screening programs to primary HPV-DNA testing. Understanding these unique challenges will be essential for developing strategies to address barriers, such as implementing new technologies, training healthcare providers, and ensuring equitable access to screening. This review seeks to (1) examine the evolution of HPV testing and the transition from cervical cytology (Pap smear) to HPV testing as the primary screening method; (2) assess the long-term impacts of the COVID-19 pandemic on screening, prevention, and HPV vaccination within the Canadian healthcare system; and (3) explore the pivotal role of oncology nurses in advancing education, advocacy, and leadership in cancer prevention.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».