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Enregistrement W4225128297 · doi:10.1002/pbc.29726

Building the ecosystem for pediatric neuro‐oncology care in Pakistan: Results of a 7‐year long twinning program between Canada and Pakistan

2022· article· en· W4225128297 sur OpenAlexaffabout
Naureen Mushtaq, Fatima Mustansir, Khurram Minhas, Sadia Usman, Bilal Mazhar Qureshi, Fatima Mubarak, Muhammad Ehsan Bari, Syed Ather Enam, Altaf Ali Laghari, Gohar Javed, Shahzad Shamim, Aneela Darbar, Ahmed Nadeem Abbası, Salman Kirmani, Shahazadi Resham, Afia Bilal, Syed Ahmer Hamid, Nida Zia, Najma Shaheen, Rabia Wali, Tariq Ghafoor, Uzma Imam, Ata Ur Rehman Maaz, Sara Khan, Normand Laperrière, Francois Desbrandes, Peter B. Dirks, James M. Drake, Annie Huang, Uri Tabori, Cynthia Hawkins, Ute Bartels, Vijay Ramaswamy, Éric Bouffet

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatric oncologyFamily medicineCrystal twinningPediatricsInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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