Refusal of Treatment of Childhood Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Refusal of treatment for childhood cancer engenders much discussion. No systematic study of this phenomenon exists in countries where access to treatment is readily available. OBJECTIVE: To identify and describe all published cases of treatment refusal for childhood cancer in the contemporary era. DATA SOURCES: We searched PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Scopus, LexisNexis Academic, personal database, and secondary bibliographies. STUDY SELECTION: Eligible studies included at least 1 child <18 years of age and addressed refusal of medically recommended interventions intended to cure cancer. DATA EXTRACTION: Cases were analyzed with respect to key features, including demographics, rationale for refusal, legal action, and medical outcome; data were combined for multiple publications discussing the same case. RESULTS: Of 4342 unique publications identified, 579 were eligible after screening; 96 scholarly articles and 19 judicial opinions addressed 73 unique cases of treatment refusal. Most cases occurred in the United States. Rationales for refusal were broadly grouped into 4 categories. Fifty-one cases (70%) involved legal action at the time of refusal. Legal action did not reliably predict survival. : Publication bias and missing data, especially for cases without legal action, were limitations. CONCLUSIONS: We identified important gaps in the literature, including the significant variation in approaches and lack of consensus regarding the prognostic threshold necessary for compelling treatment and the absence of voices of children and adolescents who have received treatment over their families' objections. More research reporting effective strategies for working with families who refuse is needed.
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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 | 0,020 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».