What are the ethnic inequities in care outcomes related to haematological malignancies, treated with transplant/cellular-therapies, in the UK?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Haematological cancers are common in the UK, with a variety of morphologies. Stem cell transplants and chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapies provide significant options for hard to treat haematological cancers, although with difficult to predict outcomes. Research into the determinates of treatment efficacy, and access to treatments, is key to ensuring equal benefit across patients, and patient safety. With this, there are concerns about the small representation of minority groups in related research. We aim to report on the current knowledge, to guide future research. Methods and analysis A variety of databases will be searched, for literature on UK minority ethnic populations receiving haematopoietic stem cell transplant or CAR T-cell therapy. Many outcomes will be analysed, covering the patient care pathway for those of the target population, although with a focus on follow-up after therapy. Plans have been made to conduct narrative synthesis, with meta-analysis where applicable. Ethics and Dissemination Outputs will be published in an appropriate journal, and discussed with the wider NIHR Blood and Transplant Research Unit in Precision Transplant and Cellular Therapeutics (BTRU) group. Discussions will also be undertaken with the BTRU patient partners group. Strengths and Limitations of this Study This systematic review has a detailed search criteria with a variety of search tools, enabling high sensitivity in obtaining evidence. To enable this work to be completed, reviewers will be working independently on separate reference lists, during screening, rather than voting on the same references and resolving conflicts. To alleviate issues, reviewers will be first required to screen a defined number of papers together, using a more classical approach to confirm agreement, before working independently. Due to difficulties in pooling together international ethnic groups, only studies in the UK have been included, to reduce complexity. There are some ethnic groups which are more valid to pool together internationally than others, mainly in respect to genetic factors (as opposed to social), which this protocol does not consider.
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 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 | 0,016 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».