Piloting the Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) Pediatric Oncology Telehealth Education Program in Western Kenya: Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Childhood cancer has an annual incidence of 150-160 cases per million children worldwide but remains vastly underdiagnosed in low- to middle-income countries such as those in Sub-Saharan Africa. The Moi Teaching and Referral Hospital (MTRH) serves a population of 25 million people, including 10 million children. The average number of pediatric cancer diagnoses was 216 cases annually in 2017-2019, which was well below the anticipated 1500 cases based on epidemiology data. The remaining 75%-80% of pediatric cancer cases remain undiagnosed, and these patients are not likely to survive. Prior outreach and needs assessments demonstrated a lack of medical knowledge related to pediatric cancer as a primary barrier to improved referrals, diagnoses, and ultimately, cure. Objective: This study aimed to address disparities in medical knowledge contributing to low diagnostic rates of cancer in children. We implemented Project ECHO (Extension for Community Healthcare Outcomes)-a validated virtual guided practice and telementoring model-to connect multidisciplinary specialists at MTRH with staff in medically underserved communities in western Kenya for training, technical assistance, and mentorship. Methods: Sessions were freely available on Zoom twice monthly and featured an expert-led didactic topic followed by a learner-led, case-based discussion. The discussion used dialogue education to promote learning and engagement among participants, with mentorship from the expert team. Information on ECHO participation was tracked, and electronic surveys were sent to the participants at the end of the pilot year. The ECHO program was run in parallel with the pediatric oncology cancer registry to monitor trends in diagnostic rates within the referral region. Results: The ECHO program launched successfully in January 2020 with a curriculum focused on pediatric oncology for health care providers. A total of 22 sessions were conducted, with an average of 23 learners per session. A total of 148 participants attended at least one session, with the majority (n=80, 54.1%) attending multiple sessions. The year-end analysis in January 2021 demonstrated that 286 new pediatric patients were diagnosed with cancer at MTRH, representing a 33% increase over the 3-year average. Conclusions: The Project ECHO platform created a dynamic virtual platform to continue to engage stakeholders across western Kenya. The implementation of this telehealth education platform in Kenya represents an effective model for increasing the recognition and earlier referral of childhood cancer in low- to middle-income countries.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».