Barriers to effective treatment of pediatric solid tumors in middle‐income countries: Can we make sense of the spectrum of nonbiologic factors that influence outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The delivery of effective treatment for pediatric solid tumors poses a particular challenge to centers in middle-income countries (MICs) that already are vigorously addressing pediatric cancer. The objective of this study was to improve the current understanding of barriers to effective treatment of pediatric solid tumors in MICs. METHODS: An ecologic model centered on pediatric sarcoma and expanded to country as the environment was used as a benchmark for studying the delivery of solid tumor care in MICs. Data on resources were gathered from 7 centers that were members of the Central American Association of Pediatric Hematologists and Oncologists (AHOPCA) using an infrastructure assessment tool. Pediatric sarcoma outcomes data were available, were retrieved from hospital-based cancer registries for 6 of the 7 centers, and were analyzed by country. Patients who were diagnosed from January 1, 2000 to December 31, 2009 with osteosarcoma, Ewing sarcoma, rhabdomyosarcoma, and other soft tissue sarcomas were included in the analysis. To explore correlations between resources and outcomes, a pilot performance index was created. RESULTS: The analyses identified specific deficits in human resources, communication, quality, and infrastructure. The treatment abandonment rate, the proportion of metastatic disease at diagnosis, the relapse rate, and the 4-year abandonment-sensitive overall survival (AOS) rate varied considerably by country, ranging from 1% to 38%, from 15% to 54%, from 24% to 52%, and from 21% to 51%, respectively. The treatment abandonment rate correlated inversely with health economic expenditure per capita (r = -0.86; P = .03) and life expectancy at birth (r = -0.93; P = .007). The 4-year AOS rate correlated inversely with the mortality rate among children aged <5 years (r = -0.80; P = 0.05) and correlated directly with the pilot performance index (r = 0.98; P = 0.005). CONCLUSIONS: Initiatives to improve the effectiveness of treatment for pediatric solid tumors in MICs are warranted, particularly for pediatric sarcomas. Building capacity and infrastructure, improving supportive care and communication, and fostering comprehensive, multidisciplinary teams are identified as keystones in Central America. A measure that meaningfully describes performance in delivering pediatric cancer care is feasible and needed to advance comparative, prospective analysis of pediatric cancer care and to define resource clusters internationally.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».