Outcomes of Children With Low-Grade Gliomas in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pediatric CNS tumors are increasingly a priority, particularly with the WHO designation of low-grade glioma (LGG) as one of six index childhood cancers. There are currently limited data on outcomes of pediatric patients with LGGs in low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: To better understand the outcomes of LGGs in LMICs, this systematic review interrogated nine literature databases. RESULTS: The search identified 14,977 publications. Sixteen studies from 19 countries met the selection criteria and were included for data abstraction and analysis. Eleven studies (69%) were retrospective reviews from single institutions, and one (6%) captured institutional data prospectively. The studies captured a total of 957 patients with a median of 49 patients per study. Seven (44%) of the studies described the treatment modalities used. Of 373 patients for whom there was information, 173 (46%) had a gross total or near total resection, 109 (29%) had a subtotal resection, and 91 (24%) had only a biopsy performed. Seven studies, with a total of 476 patients, described the frequency of use of radiotherapy and/or chemotherapy in the cohorts: 83 of these patients received radiotherapy and 76 received chemotherapy. The 5-year overall survival ranged from 69.2% to 93.5%, although lower survival rates were reported at earlier time points. We identified limitations in the published studies with respect to the cohort sizes and methodologies. CONCLUSION: The included studies reported survival rates frequently exceeding 80%, although the ultimate number of studies was limited, pointing to the paucity of studies describing the outcomes of children with LGGs in LMICs. This study underscores the need for more robust data on outcomes in pediatric LGG.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| 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 ».