Africa Guidelines for Hepatocellular Carcinoma Buildup Process
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hepatocellular carcinoma (HCC), the fourth most common cancer in Africa, has a dismal overall survival of only 3 months like in sub-Saharan Africa. This is affected by the low gross domestic product and human development index, absence of coherent guidelines, and other factors. METHODS: An open forum for HCC-experienced health care workers from Africa and the rest of the world was held in October 2021. Participants completed a survey to help assess the real-life access to screening, diagnoses, and treatment in the North and Southern Africa (NS), East and West Africa (EW), Central Africa (C), and the rest of the world. RESULTS: Of 461 participants from all relevant subspecialties, 372 were from Africa. Most African participants provided hepatitis B vaccination and treatment for hepatitis B and C. More than half of the participants use serum alpha-fetoprotein and ultrasound for surveillance. Only 20% reported using image-guided diagnostic liver biopsy. The Barcelona Clinic Liver Cancer is the most used staging system (52%). Liver transplant is available for only 28% of NS and 3% EW. C reported a significantly lower availability of resection. Availability of local therapy ranged from 94% in NS to 62% in C. Sorafenib is the most commonly used systemic therapy (66%). Only 12.9% reported access to other medications including immune checkpoint inhibitors. Besides 42% access to regorafenib in NS, second-line treatments were not provided. CONCLUSION: Similarities and differences in the care for patients with HCC in Africa are reported. This reconfirms the major gaps in access and availability especially in C and marginally less so in EW. This is a call for concerted multidisciplinary efforts to achieve and sustain a reduction in incidence and mortality from HCC in Africa.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».