Childhood Cancer in Cameroon and Kenya: Preliminary findings of an implementation effectiveness study for early detection of childhood cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e23096 Background: Early childhood cancer detection reduces mortality, particularly in LMIC contexts where an improved understanding of early warning signs and symptoms (EWSS) and integration of vital referral pathways into existing health systems are crucial to improved childhood cancer outcomes. Our project seeks to adapt and implement a Ghanaian-developed EWSS intervention for Kenya and Cameroon using implementation science frameworks to move beyond the common but ineffective train-and-hope approach. Cameroon operates on a three-tiered sub-sector health system, with the intermediate level consisting of regional delegations that support districts1. In Kenya a six-tiered health system delivers primary care (1-2), mid-level care (3-4), advanced care with centers of excellence (5-6) 2. Health system contexts will inform implementation planning and execution. Methods: Health system stakeholders convened in each country to launch their EWSS initiative. Two-day meetings were collaboratively led by local stakeholders and the research team, guided by The Implementation Roadmap3, a multi-implementation framework resource. They discussed l) local barriers to childhood cancer detection, 2) referral pathways, 3) leadership and operational implementation teams, 4) sustainable EWSS training, and 4) target settings. Results: Stakeholders endorsed the EWSS program and identified individuals to form implementation teams to plan and execute implementation reflective of health system organization and realities. Both countries engaged in an evidence-based implementation planning process, reviewed EWSS core components and training logistics, and endorsed a sustainable tiered training model targeting clinicians and oncologists across system levels and institutional providers. Training content will be adapted for country, region, and county contexts. Both countries endorsed and identified district childhood cancer champions to facilitate training and coordinate timely referrals. Common implementation barriers identified included high healthcare worker turnover, transportation logistics for in-person training, and remuneration options for trainees. Conclusions: Health system leaders in Kenya and Cameroon endorsed an evidence-based EWSS implementation and sustainment approach and identified adaptations responsive to the health system contexts. Implementation will be locally led to ensure effectiveness, sustainability, and appropriate cultural EWSS adaptation. Moving forward, local implementation teams will work with researcher-facilitators to implement EWSS toward improved cancer detection rates.
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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 | 0,025 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».