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Enregistrement W4406740288 · doi:10.1200/go-24-00326

Survival Outcomes for Adolescent and Young Adults With Cancer in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review

2025· review· en· W4406740288 sur OpenAlexaff
Krista Ariello, Avram Denburg, Sumit Gupta

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerBreast cancerYoung adultLow and middle income countriesCancer registryCohortDeveloping countryPediatricsDemographyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Patients with adolescent and young adult (AYA) cancer are recognized as a vulnerable subpopulation in high-income countries (HICs). Although survival gaps between HIC and low- and middle-income country (LMIC) children with cancer are well described, LMIC AYAs have been neglected. We conducted a systematic review to describe cancer outcomes among LMIC AYAs. METHODS: We captured English language studies published from 2010 onward reporting LMIC AYA cancer survival outcomes. LMICs were defined according to World Bank 2019 classifications, whereas AYAs were defined as diagnosed between age 15 and 39 years. Cohorts were considered AYA if >75% of patients were AYA, the mean/median age and standard deviation were between 15 and 39 years, or the range was within 5 years of the AYA range (ie, 10-45 years). Cohort characteristics were abstracted, including country, cancer type, and cancer outcomes. RESULTS: Of 6,207 studies identified by the search strategy, 658 underwent full-text review; 60 met inclusion criteria. No low-income countries were represented. Forty-four (73.3%) studies were conducted in upper-middle-income countries (UMICs) although these represented only 12 of 55 countries currently classified as UMICs. The most common cancers studied were acute lymphoblastic leukemia (n = 13 studies), breast cancer (n = 5), and osteosarcoma (n = 3). Five-year overall survival was highly variable, ranging from 39% to 63% for ALL, 60%-85% for breast cancer, and 47%-83% for osteosarcoma. CONCLUSION: Although three billion AYAs reside in LMICs, their cancer outcomes are neglected in the current literature. Existing data indicate variable survival, ranging from comparable with HIC outcomes to substantially inferior. These studies, however, represent only a limited number of LMICs and are biased toward UMICs. Systematic efforts to describe and improve LMIC AYA cancer outcomes are required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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