Stage-adjusted forecasting of radiotherapy demand and outcome benefits across income groups: Estimating survival and local control gains by 2050
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radiotherapy is a vital component of cancer care, yet access is limited. Global estimates often overlook cancer stage variability across countries with different income levels. This study assesses the supply-demand gap for megavoltage radiotherapy machines (MVMs) from 2012 to 2022 and projects the survival and local control benefits achievable by meeting optimal radiotherapy needs by 2050. METHODS: Global cancer data were from GLOBOCAN 2022. A validated, stage-adjusted radiotherapy utilisation model was adapted using available cancer stage data from LMICs for each geographical region. Population-based models estimating local control and survival benefit from radiotherapy were also stage-adjusted. The overall shortfall was calculated as patients not receiving treatment due to limited MVM availability. Corresponding outcome gaps were estimated by multiplying shortfall cases by their respective benefit percentages. RESULTS: Radiotherapy demand increased by 2.4 million cases from 2012 to 2022. Optimising access would yield survival benefits for >860,000 people annually and improved local control for 3.5 million cases annually. Lower-middle-income countries are estimated to derive the highest population-based benefits in local control (10.65 %) and survival (4.94 %). The number of patients missing radiotherapy is projected to reach 7.9 million by 2050, creating a global local control gap of 1.2 million and a survival gap of 500,000 cases per year. CONCLUSION: This study highlights the urgent need for enhanced policies and expanded infrastructure to address radiotherapy disparities, particularly in LMICs, to improve local control and survival outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».