Patient tracking during treatment of children with cancer in India – An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Abandonment of treatment, a major cause of treatment failure in low- and middle-income countries like India, is particularly high during the diagnostic and initial phase of treatment. Tracking of patients during this risk period may reduce treatment abandonment rates and increase quality of care. AIM: The primary aim was to pilot the use and check the acceptability of a tool for tracking children with cancer in New Delhi during the initial part of their treatment. Secondary aim was to estimate abandonment rates among these patients. METHODS: This prospective study was carried out in two centers of North India in New Delhi and enrolled children less than 18 years diagnosed with cancer at these centers and who had registered with Cankids for social support. Parent support group (PSG) workers maintained contact with the child's family at least once a week for the first 12 weeks. Details of each contact and subsequent action were recorded in a customized book (called "You are not alone" or YANA Book). Descriptive analysis of these contacts was done in Microsoft Excel and presented in frequencies and percentages. The five-point Likert scale was used to check the acceptability of the tool among the PSG workers. RESULTS: Seven PSG workers enrolled and tracked 81 patients (73% male with a median age of 6 years). During the 12-week study period, 986 contacts were attempted and three (3.7%) patients had abandoned their treatment. All PSG workers strongly agreed that the YANA book was simple to understand and use, decreased their workload, and helped provide better assistance to patients. CONCLUSION: The tool for patient tracking was well accepted by the PSG workers and considered easy to use. We now plan to implement our model as a routine service at all the partnering hospitals in India.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».