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Enregistrement W1514489797 · doi:10.1002/cncr.28339

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?

2013· article· en· W1514489797 sur OpenAlexaff
Paola Friedrich, Roberta Ortiz, Soad Fuentes, Yéssica Gamboa, María Sabina Ah Chu‐Sanchez, Ingrid Carolina Arambú, M Angeles Montero, Fulgencio Báez, Carlos Rodríguez‐Galindo, Federico Antillón‐Klussmann

Notice bibliographique

RevueCancer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthSt. Jude Children's Research Hospital
Mots-clésMedicineRhabdomyosarcomaPediatric cancerLife expectancyAbandonment (legal)SarcomaPediatric oncologyCancerSoft tissue sarcomaPediatricsEnvironmental healthInternal medicinePopulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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