Optimal management of esophageal cancer in Africa: A systemic review of treatment strategies
Notice bibliographique
Résumé
Esophageal cancer (EC) is a leading cause of cancer morbidity and mortality in Africa. Despite the high burden of disease, optimal management strategies for EC in resource-constrained settings have yet to be established. This systematic review evaluates the literature on treatments for EC throughout Africa and compares the efficacy and safety of varying treatment strategies in this context (PROSPERO CRD42017071546). PubMed, Embase and African Index Medicus were searched for studies published on treatment strategies for EC in Africa from 1980 to 2020. Searches were supplemented by examining bibliographies of included studies and relevant conference proceedings. Methodological quality/risk of bias was assessed using the Cochrane Risk-of-Bias tool and the Newcastle-Ottawa Scale. Forty-six studies were included. Case series constituted the majority of studies: 13 were case series reporting on outcomes of esophagectomies, 17 on palliative luminal or surgical interventions, four on radiotherapy and three on concurrent chemoradiation. Nine randomized controlled trials were identified, of which four prospectively compared different treatment modalities (one investigating radiotherapy vs chemoradiation, three evaluating rigid plastic stents vs other treatments). This review summarizes the research on EC treatments in Africa published over the last four decades and outlines critical gaps in knowledge related to management in this context. Areas in need of further research include (a) evaluation of the safety and efficacy of neoadjuvant therapy in patients with locally advanced disease; (b) strategies to improve long-term survival in patients treated with definitive chemoradiation; and (c) the comparative effectiveness of modern palliative interventions, focusing on quality of life and survival as outcome measures.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».