Global disparities in cancer supportive care: An international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global cancer burden is rising, particularly in low- and middle-income countries (LMIC), highlighting a critical research gap in understanding disparities in supportive care access. To address this, the Multinational Association of Supportive Care in Cancer (MASCC) Health Disparities Committee initiated a global survey to investigate and delineate these disparities. This study aims to explore and compare supportive care access disparities between LMIC and High-Income Countries (HIC). METHODS: An online cross-sectional survey was conducted among active members of MASCC. Members, representing diverse healthcare professions received email invitations. The survey, available for 3 weeks, comprised sections covering (1) sociodemographic information; (2) clinical service/practice-related disparities in their region/nation; (3) population groups facing disparities within their region or country. Chi-squared or Fisher's exact test for cross-sectional analyses, and a multivariable logistic regression model was employed for statistical analysis. RESULTS: A total of 218 active members participated, with one-quarter (26.6%) from LMIC and 18.4% ethnic minorities, timely cancer care (43.7%) and timely supportive care (45.0%) emerged as the most pressing disparities globally. Notably, participants from LMIC underscored cancer drug affordability (56.4%) and supportive care guideline implementation (56.4%) as critical issues. Economically disadvantaged populations were noted as more likely to face disparities by both LMIC and HIC (non-US-based) respondents, while US-based respondents identified racial/ethnic minorities as facing more disparities. CONCLUSION: This global survey reveals significant disparities in cancer supportive care between LMIC and HIC, with a particular emphasis on medication affordability and guideline implementation in LMIC. Addressing these disparities requires targeted intervention, considering specific regional priorities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».