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Enregistrement W4413912076 · doi:10.1136/bmjopen-2024-094502

Feasibility and clinical and implementation effectiveness of an adapted early warning signs and symptoms intervention for the early detection of childhood cancer in Cameroon and Kenya: protocol for a quasi-experimental, hybrid type 2 implementation effectiveness study

2025· article· en· W4413912076 sur OpenAlexafffund
Hayle Noh, Melinda Chelva, Glenn Mbah Afungchwi, Angèle Pondy, Jessie Githanga, Maureen King’e, Alexandra Martiniuk, Nathan P. Ward, Melanie Barwick, Sumit Gupta, Avram Denburg

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids Foundation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineContext (archaeology)ReferralPsychological interventionIntervention (counseling)Family medicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Childhood cancer accounts for a significant proportion of global childhood mortality, especially in low-income and middle-income countries (LMICs). Unlike many adult malignancies, primary prevention of childhood cancers is not possible. Improving survival requires a two-pronged strategy: earlier diagnosis and effective treatment. Our study aims to establish the feasibility, clinical and implementation effectiveness of an adapted early warning signs and symptoms (EWSS) intervention in Cameroon and Kenya. It will equip healthcare workers, Ministry of Health (MOH) representatives and National Cancer Institute leaders with evidence-informed guidance on implementing context-adapted interventions to improve the early detection and referral of childhood cancers in these countries. METHODS AND ANALYSIS: The study is a quasi-experimental, hybrid type 2 implementation effectiveness study based on a Ghanaian adaptation of the 'Saint Siluan' EWSS campaign. Our protocol proposes context-specific adaptation and evidence-based implementation of the EWSS intervention through iterative engagement with country-level implementation teams to train healthcare workers and improve referral pathways for earlier childhood cancer diagnoses in each study country. Training effectiveness will be measured through pretraining and post-training tests of knowledge and application, as well as training satisfaction surveys. Clinical effectiveness will be assessed by using a REDCap database to track the number of newly diagnosed childhood cancer cases in the study regions and counties, healthcare timelines and paths to diagnosis, and the stage and proportion of metastatic disease at diagnosis. Implementation effectiveness will be evaluated through interviews with senior and mid-level health system partners and clinicians, tracking fidelity to the implementation process as laid out in The Implementation Roadmap Workbook, and analysis of meeting minutes from monthly local implementation team meetings. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has received ethical approval from The Hospital for Sick Children (REB # 1000080092) and all participating sites. We have received National Ethical Clearance from the Cameroon Ethical Board (#1699) and Regional Administrative Authorizations from our piloting regions (Centre and West). We have also received ethical clearance from Kenyatta National Hospital (KNH) (ERB# KNH-ERC/RR/955) and our National Commission for Science, Technology and Innovation in Kenya licence from the counties we are piloting in Kenya. As clinical data will be collected from existing health registries and patient charts, patient consent will not be required; however, we will obtain consent from all members of the leadership implementation teams and operational implementation teams for their participation in the implementation meetings and from all individuals participating in the semistructured interviews. We will disseminate findings to build awareness and share findings among various target audiences: (1) key county and regional parties (eg, clinical societies, advocacy groups, country MOHs and regional bodies such as the East African Community, Economic Community of West African States); (2) international bodies such as the WHO; and (3) the academic community.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,004

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,705
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
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