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Enregistrement W2915038899 · doi:10.31557/apjcp.2019.20.1.97

Setting Priorities in Childhood Cancer in Low Income Countries Using Nominal Group Technique: Experience from an International Childhood Cancer Forum Exercise in Bangladesh

2019· article· en· W2915038899 sur OpenAlexafffund
Syed Azizur Rahman, Michael Otim, Shristee Rahman

Notice bibliographique

RevueAsian Pacific Journal of Cancer Prevention · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyMedical Research CouncilMinistry of Health and Family WelfareCentral Queensland UniversityCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlBC Children's Hospital
Mots-clésChildhood cancerDeveloping countryCancerLow incomeMedicineEnvironmental healthSocioeconomicsEconomic growthEconomicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Cancer is one of the major causes of mortality and morbidity worldwide. The incidence of paediatric cancer in particular, in Bangladesh is alarming and most of these patients die without correct diagnosis and adequate medical treatment (MOHFW, 2008). There is a clear disparity in access to care between rural and urban areas (WHO, 2015; Rahman, 2001). There are no established formal childhood cancer registry systems to help inform planning decisions across the country. Most importantly, there are no explicit priorities or methods for identifying such priorities in Low and Middle Income Countries (LMICs). We used a Nominal Group Technique (NGT) method during the International Childhood Cancer Forum (ICCF) for setting priorities. The following two key objectives were addressed: Trialling the NGT in Bangladesh as a priority setting tool; and identify childhood cancer priorities in Bangladesh. Methods: The Nominal Group Techniques (NGT) method was used to elicit information from the participants of ICCF to identify priorities for research and interventions for childhood cancer care in Bangladesh. Participants were divided into four groups. Each group discussed one question each. Two questions focused on cancer research, and the other two focused on interventions. Results: In regards to outcomes, NGT successfully identified the scale of childhood cancer care and identified priorities/action areas to address in Bangladesh. Six priorities were identified and a successful collaboration for implementation has been established with several international organisations. Conclusion: Nominal group technique was found to be an effective tool to identify research and intervention priorities to address childhood cancer in a developing country. For resource limited countries in similar situations, they could benefit from adopting this approach in healthcare settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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