ДЕРЖАВНА ПОЛІТИКА ЗАПОБІГАННЯ СМЕРТНОСТІ ВІД ОНКОЛОГІЧНИХ ЗАХВОРЮВАНЬ У ЖІНОК: МІЖНАРОДНІ ПІДХОДИ ТА УКРАЇНСЬКІ РЕАЛІЇ
Bibliographic record
Abstract
ДЕРЖАВНА ПОЛІТИКА ЗАПОБІГАННЯ СМЕРТНОСТІ ВІД ОНКОЛОГІЧНИХ ЗАХВОРЮВАНЬ У ЖІНОК: МІЖНАРОДНІ ПІДХОДИ ТА УКРАЇНСЬКІ РЕАЛІЇ Анотація.Встановлено, що в Україні загалом спостерігається низький рівень репродуктивного здоров'я жіночого населення, що може негативно впливати на процес відтворення населення країни.Онкологічні захворювання є одним з таких чинників, які є серйозною загрозою для здоров'я та життя жінок не лише в Україні, але й всьому світі.Саме тому розробка та впровадження ефективної державної політики запобігання смертності від онкологічних захворювань у жінок є критично важливою для підтримання здоров'я жінок та створення стабільного суспільства.Проаналізовано міжнародний досвід на прикладі таких країн як Австралія, США, Канада, Велика Британія, Голландія та Ізраїль.Державне управління в цій сфері має важливий вплив на формування національної політики здоров'я та визначення пріоритетів в профілактиці та лікуванні онкологічних захворювань.Виокремлено механізми та інструменти державного управління в організації програм профілактики та ранньої діагностики онкологічних захворювань, ключовими з яких повинно бути: розробка стратегій і планів дій (визначення стратегічних цілей та завдань в галузі профілактики та ранньої діагностики онкологічних захворювань; координація дій міністерств, відомств, медичних закладів, громадських організацій та інших зацікавлених сторін для спільної реалізації програм; розробка нормативно-правової бази (створення правової бази для реалізації програм профілактики та ранньої діагностики онкологічних захворювань; фінансування та бюджетування (визначення обсягів фінансування програм профілактики та ранньої діагностики онкологічних захворювань з державного та інших джерел фінансування; забезпечення розробки та реалізації інформаційних кампаній щодо профілактики та ранньої діагностики онкологічних захворювань; забезпечення системи моніторингу та оцінки результатів програм профілактики та ранньої діагностики онкологічних захворювань.Це дозволяє вчасно виявляти проблеми та коригувати стратегії діяльності.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".