P13.01.A Challenges and Solutions for Establishing a CNS Tumor Registry in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background CNS tumor registries (CTR) has evolved to a key tool for data collection, evaluation of diagnostic and treatment of patients suffering from tumors of the central nervous system (tCNS) in the U.S, but CTR in Africa does not yet exist. In comparison to high-income countries (HIC), many low- and middle-income countries (LMIC) do not yet have national or central CNS tumor registries. Furthermore, appropriate diagnostic steps like MRI and pathological analysis are still scarce in many LMIC. Improving the availability of CTR in resource- limited regions could allow better understanding of some specificities of tCNS including incidence, prevalence, mortality and morbidity. However, CTR, MRI and pathological analysis tend to be costly and thus difficult to implement in the LMIC setting. Material and Methods A review of the current body of literature on tCNS in Africa was conducted using multiple scientific online data bases. Search terms included ,,CNS tumor registry,” “developing countries,” “low and middle income,” and other related terms as starting point for future initiatives. Results It was found that more than 1,3 billion people residing in Africa lack access to a continental CTR. There is no well established standards for reporting tCNS. Most tCNS are still underreported in many countries of Africa. The exact burden of tCNS in Africa is unknown. Although many successful, long-term, initiatives for international neurological and neurosurgical collaborations are published, any CTR of Africa similarly to the Central Brain Tumor Registry of the United States (CBTRUS) is lacking. Conclusion: Disparities in access to care for patients suffering from tCNS have been well published but well established solutions are still under investigations. Partnerships between centers in LMIC and HIC are making progress to better understand the burden of disease in LMIC and to create context-specific solutions for practice in the LMIC setting. Collaboration between the World Health Organisation, national centers for disease control in Africa, departments of neuroscience in LMIC and well established registries like the CBTRUS as well as other interested groups could be meaningful strategical steps to be initiated for the establishment of CTR in Africa. A CTR for Africa could lead to better comprehension of tCNS in Africa, thus facilitate prevention, diagnostic, treatment and research.
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 | 0,034 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,010 |
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 ».