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Enregistrement W4366084089 · doi:10.1002/pbc.30355

Disparities in care of pediatric, adolescent, and young adult patients with solid tumors: A systematic review

2023· review· en· W4366084089 sur OpenAlexaff
Bailey Roberts, Jo Cooke‐Barber, Martha-Conley E. Ingram, Melissa E. Danko, Maeve O’Neill Trudeau, Richard D. Glick, Scott S. Short, Daniel J. Robertson, Mehul V. Raval, Roshni Dasgupta, Barrie S. Rich

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusEthnic groupMEDLINEScopusCochrane LibraryHealth equitySystematic reviewPediatric cancerGerontologySocial classPediatricsFamily medicineCancerMeta-analysisPopulationPathologyPublic healthInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Numerous studies have demonstrated a variety of social inequalities within pediatric and young adult patients with solid tumors. This systematic review examines and consolidates the existing literature regarding disparities in pediatric and young adult solid tumor oncology. PROCEDURE: A MeSH search was performed on the following databases: MEDLINE, PubMed, OvidSP Cochrane, Central, Embase, Cinhal, and Scopus. The systematic review was performed using Rayyan QCRI. RESULTS: Total 387 articles were found on the initial search, and 34 articles were included in final review. Twenty-seven studies addressed racial and ethnic disparities; 23 addressed socioeconomic disparities. Patients with Hispanic ethnicity, Black race, and lower socioeconomic status were more likely to present at later stages, have differences in treatments and higher mortality rates. CONCLUSION: This qualitative systematic review identified both racial and socioeconomic disparities in pediatric cancer patients across a variety of solid tumor types. Patients with Hispanic ethnicity, Black race, and lower socioeconomic status are associated with disparities in stage at presentation, treatment, and outcome. Characterization of existing disparities provides the evidence necessary to support changes at a systemic level.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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