Palliative Care in Low and Middle-Income Countries to Reduce Cancer Suffering: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In low- and middle-income countries, the incidence of cancer is rising, with diagnoses frequently made at advanced stages, limited access to treatments, and high mortality rates. Palliative care may alleviate suffering, enhance quality of life, and reduce costs. In this review, we aimed to explore the development of palliative care in low- and middle-income settings and assess if and how this contributes to mitigating or alleviating the human suffering of people with cancer. METHODS: A best-fit framework synthesis approach was employed, and seven databases were systematically searched in 2025. Data from eligible studies were extracted and qualitatively synthesized into themes and subthemes, initially using a framework constructed from indicators from the WHO Conceptual Model for Palliative Care Development and the Integrated Palliative Care Oncology Practice Model. The review is registered with PROSPERO (CRD42024511158) FINDINGS: Studies (n = 81) were reviewed. Interventions by multidisciplinary teams, combined with a bio-psycho-socio-spiritual approach, led to improved patient outcomes. Palliative care reduced hospital stays, decreased unnecessary end-of-life treatments, and facilitated home deaths. Community-based palliative care empowered patients and families to manage care at home, cope with uncertainties, and lower healthcare costs. Successful implementation relied on a participatory public health system and support from nongovernmental organizations, which provided access to palliative care, telehealth, and training for primary care providers. However, when compared to the indicators from the two models, only a few aligned with core elements. INTERPRETATION: Although progress has been made in integrating palliative care in low- and middle-income countries, evidence linking this development to international indicators of palliative care progress is insufficient. It is likely that strengthening patient-family partnerships, promoting shared decision-making, and advocating for patient rights contribute to alleviating the human suffering from cancer. FUNDING: The conduct of this review is supported by an unrestricted grant from the End-of-Life Care in India Task Force (ELICIT). ELICIT supports end-of-life education, research, and policy.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».