Developing Clinical Cancer Genetics Services in Resource-Limited Countries: The Case of Retinoblastoma in Kenya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Clinical cancer genetics is an integral part of cancer control and management, yet its development as an essential medical service has been hindered in many low-and-middle-income countries. We report our experiences in developing a clinical cancer genetics service for retinoblastoma in Kenya. METHODS: A genetics task force was created from within the membership of the existing Kenyan National Retinoblastoma Strategy group. The task force engaged in multiple in-person and telephone discussions, delineating experiences, opinions and suggestions for an evidence-based, culturally sensitive retinoblastoma genetics service. Discussions were recorded and thematically categorized to develop a strategy for the design and implementation of a national retinoblastoma clinical genetics service. RESULTS: Discussion among the retinoblastoma genetics task force supported the development of a comprehensive genetics service that rests on 3 pillars: (1) patient and family counseling, (2) community involvement, and (3) medical education. CONCLUSIONS: A coordinated national retinoblastoma genetics task force led to the creation of a unique and relevant approach to delivering comprehensive and accurate genetic care to Kenyan retinoblastoma patients. The task force aims to stimulate innovative approaches in cancer genetics research, education and knowledge translation, taking advantage of unique opportunities offered in the African context.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 découle