Expanding Access to Computed Tomographic Staging and Three-Dimensional Intensity Modulated Radiotherapy for Cervical Cancer in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To build capacity for improved treatment of locally advanced cervical cancer in Ghana, including computed tomography (CT) staging and intensity modulated radiotherapy (IMRT). MATERIALS AND METHODS: Patients with histologically confirmed cervical cancer were prospectively staged with abdominopelvic CT and ultrasound and offered the opportunity to have IMRT instead of conventional two-dimensional radiotherapy. The development of an efficient, high-quality, and safe IMRT program was facilitated by investment in new technology and comprehensive training of the interdisciplinary radiotherapy team in collaboration with a North American center of excellence. RESULTS: Of 215 patients with cervical cancer referred in 2022, 66% were able to afford CT scans and 26% were able to afford IMRT. Lymph node metastases were identified in 52% of patients by CT but in only 2% of patients by ultrasound. The use of CT resulted in 63% of patients being upstaged and changed treatment intent or radiation treatment volumes in 67% of patients. Patients who had IMRT experienced fewer acute side effects and were more likely to complete treatment as planned. CONCLUSION: It is feasible to provide state-of the-art cancer treatment with CT staging and IMRT to patients with cervical cancer in low-resource settings and achieve meaningful improvements in outcomes. It requires a broad commitment by program leadership to invest in technology and staff training. Major challenges include balancing improved clinical care with reduced patient throughput when radiation treatment capacity is constrained, and with the additional cost in the absence of universal health coverage.
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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 | 0,000 |
| 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 ».