Developing Clinical Cancer Genetics Services in Resource-Limited Countries: The Case of Retinoblastoma in Kenya
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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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».