Treatment abandonment: A report from the collaborative African network for childhood cancer care and research—CANCaRe Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 'Treatmentabandonment' is a common and preventable cause of childhood cancer treatment failure in low- and middle-income countries (LMIC). Risk factors and effective interventions in LMIC are reported. Poverty and costs of treatment are perceived as overriding causes in sub-Saharan Africa. The objective of this study was to study potential determinants of treatment abandonment, including aspects of treatment costs in sub-Saharan Africa, to be better informed for planned future interventions. METHODS: A multicentre, prospective, observational, cohort study was conducted in five hospitals in sub-Saharan Africa. Children younger than 16 years with newly diagnosed cancer treated as inpatient with curative intent were included. The occurrence of treatment abandonment and potential determinants including aspects of treatment costs were documented during the first 3 months of treatment. RESULTS: We included 252 patients (median age 6.0, range 0.2-15.0 years, 54% male). The most common cancer was Burkitt lymphoma (63/252, 25%). Seven percent of patients (18 of 252) abandoned treatment. Two thirds (65%, 163/252) of patients had to borrow money to reach the hospital for the diagnosis and start of treatment. Treatment abandonment occurred more frequently in families who had to borrow money (16/163, 10%) versus those who did not (2/89, 2%; p = .026). CONCLUSIONS: Limiting costs for families and improved counselling may reduce treatment abandonment. Development and implementation of interventions to reduce treatment abandonment are required in sub-Saharan Africa.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».