Survival Outcomes for Adolescent and Young Adults With Cancer in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 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 | 0,001 | 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 ».