Achieving optimal cancer outcomes in East Africa through multidisciplinary partnership: a case study of the Kenyan National Retinoblastoma Strategy group
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: Strategic, interdisciplinary partnerships are essential to addressing the complex drivers of health inequities that result in survival disparities worldwide. Take for example the aggressive early childhood eye cancer retinoblastoma, where survival reaches 97 % in resource-rich countries, but is as low 30 % in some resource-limited nations, where 92 % of the burden lies. This suggests a need for a multifaceted approach to achieve a tangible and sustainable increase in survival. METHODS: We assembled the history the Kenyan National Retinoblastoma Strategy (KNRbS), using information documented in NGO reports, grant applications, news articles, meeting agendas and summaries. We evaluated the KNRbS using the principles found in the guide for transboundary research partnerships developed by the Swiss Commission for Research Partnerships with Developing Countries. RESULTS: A nationally co-ordinated approach drawing input and expertise from multiple disciplines and sectors presented opportunities to optimise cure of children with retinoblastoma. Annual meetings were key to achieving the over 40 major outputs of the group's efforts, related to Awareness, Medical Care, Family Support and Resource Mobilization. Three features were found to be critical to the KNRbS success: multidisciplinarity, consistency and flexibility. CONCLUSION: The KNRbS has achieved a number of key outputs with limited financial investment. As a partnership, the KNRbS meets most of the criteria identified for success. Challenges remain in securing the long-term sustainability of its achievements. Elements of the Kenyan National Retinoblastoma Strategy may be useful to other developing countries struggling with limited survival of retinoblastoma and other cancers or rare diseases.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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