Treatment abandonment and refusal among children with central nervous system tumors in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment abandonment and refusal are reported to contribute significantly to poor survival of children with cancer in low- and middle-income countries. We aimed to assess this phenomenon among children diagnosed with central nervous system (CNS) tumors in Jordan. METHODS: We retrospectively reviewed the medical charts of children <18 years diagnosed with CNS tumors (2010-2020). Patients who abandoned or refused part of treatment were reviewed for their clinical characteristics, social circumstances, and possible reasons. We excluded patients referred for second opinion, radiotherapy only, or who traveled abroad for treatment. RESULTS: Four hundred seventy-three Jordanian children were identified; 12 families (2.5%) abandoned treatment, and 15 refused part of therapy (3%). Most patients were females (67%) and most had good or moderate performance status (89%). Most families (93%) lived within 2 hours from King Hussein Cancer Center. Most parents were university graduates (71%) and all fathers were employed, while 71% of mothers were housewives. The most common reasons to abandon or refuse therapy were treatment intensity in view of poor tumor outcome or bad quality of life, conflicting recommendations from other health care providers, "personal beliefs" against chemotherapy, and preference to use alternative medicine. CONCLUSIONS: Treatment abandonment and refusal in Jordanian children with CNS tumors is low. Universal cancer insurance, high level of education in the country, centralized cancer care in one institution, and the twinning program likely contributed to our low incidence. Improving knowledge on CNS tumors and better community rehabilitation and supportive services may help further decrease the abandonment and treatment refusal rate.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».