The magnitude and predictors of therapy abandonment in pediatric central nervous system tumors in low‐ and middle‐income countries: Systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Outcomes of pediatric central nervous system (CNS) tumors in low‐ to middle‐income countries (LMIC) are poorer than their high‐income counterparts. Abandonment of therapy is increasingly recognized as a key contributor to this disparity, but has been poorly quantified. We performed a meta‐analysis to determine the magnitude of abandonment in pediatric CNS tumors in LMIC, and risk factors and interventions aimed at reducing this. Patients and methods We searched seven databases for pediatric CNS tumor cohorts followed up from diagnosis and treated in LMIC. All languages were included. Two reviewers independently selected articles and extracted data on abandonment rates (ARs) and predictors. The authors were contacted for additional information. Results Of 50 660 publications, 643 in five languages met criteria for full review; 131 met analysis inclusion criteria. ARs were not reported in the majority, and a small number were available from the authors. Available ARs ranged from 0% to 59%, from 38 studies (2497 children in 14 countries), and these were quantitatively analyzed. Lower‐middle‐income countries had higher ARs than upper‐middle‐income countries (27%, 95% confidence interval [CI] 20%–36% vs 9%, 95% CI 6%–14%, P < 0.0001), with significant heterogeneity within each (LMIC I2 = 78%, P < 0.00001, UMIC I2 = 85%, P < 0.00001). Common predictors for abandonment included distance to treatment centers, financial hardship, and prognostic misconceptions. Conclusion In LMICs, ARs are highest in lower‐MICs. However, the paucity of published data limits further evaluation. Given the increasing burden of pediatric CNS tumors in LMIC, addressing deficits in abandonment reporting is critical. Consistent reporting is needed for developing interventions to improve outcomes.
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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 | 0,018 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».