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Enregistrement W4415765070 · doi:10.1177/10732748251390022

Strategies for Improving Access to Effective Prostate Cancer Medications (Abiraterone and Enzalutamide) in Low- and Middle-Income Countries (LMICs): A Survey Among Nigerian Health Professionals

2025· article· en· W4415765070 sur OpenAlex
Omolara Fatiregun, Onyeanunam Ngozi Ekeke, Egbuchilem Chisor-Wabali, John Raphael, Charles P Okpani, Kufre Udoh, Okigbeye Danagogo, Olusegun Abayomi Biyi-Olutunde, Nwamaka Lasebikan, Temitope Olatunji, Omisanjo Olufunmilade, Ikuerowo Odunayo, Basit Olatunji Balogun, Boluwatife Borisade, Nicholas D. James, I. Tannock

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCancer Control · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreInstitute of Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnzalutamideProstate cancerAbirateroneHealth professionalsQuality of life (healthcare)MEDLINEHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe burden of prostate cancer (PCa) is disproportionately concentrated in low- and middle-income countries (LMICs). Abiraterone and enzalutamide have improved survival rates and quality of life for men with PCa. However, cost constraints limit access to these medications due to limited insurance coverage and out-of-pocket payments. The survey assessed the current practices and opinions of Nigerian clinical oncologists and urologists regarding the use of low dose abiraterone and enzalutamide for the management of metastatic PCa.MethodsThis survey consisted of twenty multiple-choice questions, distributed via Google Forms to urologists and oncologists in Nigeria from August to November 2024. It examined current practices, awareness of effective dose reduction strategies, and opinions on their cost-effectiveness. The collected data were entered into Microsoft Excel, and responses were presented using tables and charts.ResultsA total of 104 respondents completed the survey. Among them, 37 (36%) reported that 61%-80% of their patients initially presented with advanced PCa. Additionally, 55 respondents (53%) were unaware of studies and guidelines regarding low-dose abiraterone. Furthermore, 66% of clinicians indicated that fewer than 20% of their patients could afford abiraterone, and 91 (87.5%) noted that few could afford enzalutamide. Moreover, 92 (89%) respondents believed that low-dose abiraterone would improve compliance, while 76% felt that reducing the enzalutamide dose would also enhance compliance and decrease patient costs. Sixty percent (58%) of respondents were willing to switch to low-dose abiraterone.ConclusionThe survey revealed limited awareness of landmark studies on dose-reduction strategies for abiraterone and enzalutamide. These strategies have the potential to enhance affordability and compliance in the management of advanced PCa in Nigeria.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,370 · 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