Building the ecosystem for pediatric neuro‐oncology care in Pakistan: Results of a 7‐year long twinning program between Canada and Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low- and middle-income countries sustain the majority of pediatric cancer burden, with significantly poorer survival rates compared to high-income countries. Collaboration between institutions in low- and middle-income countries and high-income countries is one of the ways to improve cancer outcomes. METHODS: Patient characteristics and effects of a pediatric neuro-oncology twinning program between the Hospital for Sick Children in Toronto, Canada and several hospitals in Karachi, Pakistan over 7 years are described in this article. RESULTS: A total of 460 patients were included in the study. The most common primary central nervous system tumors were low-grade gliomas (26.7%), followed by medulloblastomas (18%), high-grade gliomas (15%), ependymomas (11%), and craniopharyngiomas (11.7%). Changes to the proposed management plans were made in consultation with expert physicians from the Hospital for Sick Children in Toronto, Canada. On average, 24% of the discussed cases required a change in the original management plan over the course of the twinning program. However, a decreasing trend in change in management plans was observed, from 36% during the first 3.5 years to 16% in the last 3 years. This program also led to the launch of a national pediatric neuro-oncology telemedicine program in Pakistan. CONCLUSIONS: Multidisciplinary and collaborative efforts by experts from across the world have aided in the correct diagnosis and treatment of children with brain tumors and helped establish local treatment protocols. This experience may be a model for other low- and middle-income countries that are planning on creating similar programs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».