Addressing unmet needs of cancer care in a lower middle income country by establishing an electronic hospital based cancer registry.
Notice bibliographique
Résumé
e13621 Background: Sri Lanka (SL) is a Lower Middle Income Country (LMIC) which has seen its cancer incidence double in the last 25 years. National Cancer Institute Sri Lanka (NCISL) is the only dedicated cancer hospital in SL and provide care to around 40% of all patients diagnosed with cancer in the country. The existing SL Cancer Registry, primarily contains only socio-demographic data and there was no systematic method to capture cancer treatment and outcome data This presents a missed opportunity in identifying and bridging gaps in cancer care delivery and health equities in an effective manner. Methods: We built an electronic hospital based cancer registry using the “free to use” cloud based District Health Information System (DHIS2) software platform and prospectively collected disease, demographic, treatment and outcome data on selected cancers treated at the NCISL from 2016 onwards. This platform is easily adaptable and will allow downloading data to standard statistical software directly for data analysis and can be integrated with other existing health information systems. its easily adaptable . The variables captured were identified through focus group sessions with both healthcare workers and patient representatives. Results: To date, data from over 5,000 breast, 1500 colorectal and 600 thyroid cancer patients have been captured. From this database data on disease characteristics, demographic details, survival rates, treatment toxicities, referral pathways, health care seeking patterns, comorbidity data, health care related quality of life, treatment guideline concordance, out of pocket expenses incurred while on treatment, palliative care delivery, cancer care equity gaps can be elicited. Conclusions: Our database demonstrates that it is feasible to build low cost, easy to maintain yet good quality custom made data bases to collect cancer care related data. Careful selection of variables will allow health systems to identify existing gaps which is the key initial step in addressing them with a view of improving cancer related outcomes. Integrating demographic and outcome data within the same database will help in identifying health system inequities. Continuous data collection will allow assessing the efficacy of any intervention launched to bridge these gaps in the future. This database can also be adapted with minimal change by other LMICs to generate real world data to inform national cancer control policy planning.
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 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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».