Pediatric sarcoma in Central America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with cancer in middle-income countries have inferior outcomes compared with similar children in high-income countries. The magnitude and drivers of this survival gap are not well understood. In the current report, the authors sought to describe patterns of clinical presentation, magnitude of treatment abandonment, and survival in children with sarcoma in Central America. METHODS: A retrospective review was conducted of hospital-based registries from national pediatric oncology referral centers. Patients with newly diagnosed osteosarcoma, Ewing sarcoma, rhabdomyosarcoma (RMS), and soft tissue sarcoma (STS) between January 1, 2000 and December 31, 2009 were included. Survival analyses were performed first using standard definitions of overall survival (OS) and event-free survival (EFS) and then with abandonment included as an event (abandonment-sensitive OS and abandonment-sensitive EFS). RESULTS: In total, 785 new cases of pediatric sarcoma were reported (264 diagnoses of osteosarcoma, 175 diagnoses of Ewing sarcoma, 240 diagnoses of RMS, and 106 diagnoses of STS). The rate of metastatic disease at presentation was high (osteosarcoma, 38%; Ewing sarcoma, 39%; RMS, 29%; and STS, 21%). The treatment abandonment rate also was high, particularly among patients with extremity bone sarcomas (osteosarcoma, 30%; Ewing sarcoma, 15%; RMS, 25%; and STS, 15%). Of 559 patients who experienced a first event, 59% had either recurrent or progressive disease. The 4-year OS rate (±standard error) was 40% ± 3%, and the EFS rate was 30% ± 2%; however, these rates decreased further to 31% ± 2% and 24% ± 2%, respectively, when abandonment was taken into account. CONCLUSIONS: The current results indicated that high rates of metastases and treatment abandonment and difficulty with upfront treatment effectiveness are important contributors to the poor survival of children with pediatric sarcomas in Central America. Initiatives for early diagnosis, psychosocial support, quality improvement, and multidisciplinary care are warranted to improve outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».