Evidence From Ghana Indicates That Childhood Cancer Treatment in Sub-Saharan Africa Is Very Cost Effective: A Report From the Childhood Cancer 2030 Network
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
PURPOSE: No published study to date has examined total cost and cost-effectiveness of maintaining a pediatric oncology treatment center in an African setting, thus limiting childhood cancer advocacy and policy efforts. METHODS: Within the Korle Bu Teaching Hospital in Accra, Ghana, costing data were gathered for all inputs related to operating a pediatric cancer unit. Cost and volume data for relevant clinical services (eg, laboratory, pathology, medications) were obtained retrospectively or prospectively. Salaries were determined and multiplied by proportion of time dedicated toward pediatric patients with cancer. Costs associated with inpatient bed use, outpatient clinic use, administrative fees, and overhead were estimated. Costs were summed for a total annual operating cost. Cost-effectiveness was calculated based on annual patients with newly diagnosed disease, survival rates, and life expectancy. RESULTS: The Korle Bu Teaching Hospital pediatric cancer unit treats on average 170 new diagnoses annually. Total operating cost was $1.7 million/y. Personnel salaries and operating room costs were the most expensive inputs, contributing 45% and 21% of total costs. Together, medications, imaging, radiation, and pathology services accounted for 7%. The cost per disability-adjusted life-year averted was $1,034, less than the Ghanaian per capita income, and thus considered very cost effective as per WHO-CHOICE methodology. CONCLUSION: To our knowledge, this study is the first to examine institution-level costs and cost-effectiveness of a childhood cancer program in an African setting, demonstrating that operating such a program in this setting is very cost effective. These results will inform national childhood cancer strategies in Africa and other low- and middle-income country settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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