Socioeconomic constraints to effective management of Burkitt's lymphoma in south‐eastern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents health outcomes and associated socioeconomic factors of 41 children admitted to a tertiary care institution in south-east Nigeria with Burkitt's lymphoma (BL) between 1987 and 2004. BL responds well to chemotherapy and does not pose a significant threat to health in industrialized nations. However, in resource-poor settings where it is endemic, socioeconomic factors significantly affect access to care for affected children, making this readily treatable condition a cause of considerable distress and early death in affected children. Half of the children reported in this paper presented with late stage disease. Although laboratory facilities were available, they were not accessible to all the children. Nearly a quarter of parents of these children could not afford the cost of confirmatory tests, and about a fifth (n = 8; 19.5%) of the children received no chemotherapy because of their parents' inability to pay. Only 21 of 41 children (51.2%) remained on treatment long enough (at least 12 weeks) to enable them to be confirmed either as short-term cure (n = 9; 64.3%), or as early relapse (n = 2; 4.9%). Owing to financial constraint, 13 of the parents (31.7%) withdrew their children against medical advice (n = 7; 17.1%) or left the hospital (n = 6; 14.6%). To address the challenge posed by these factors, we call for the establishment of a regional BL programme in Africa to help establish a critical mass of resources (human and material) to facilitate the development of an effective and accessible control programme in the region.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».