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Enregistrement W4417427682 · doi:10.1200/go-25-00286

Pediatric ALL Treatment Modifications in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review

2025· article· en· W4417427682 sur OpenAlexaff
Caitlyn Duffy, Savannah Allen, Thomas Alexander, Eden C. Andrew, Manoo Bhakta, Nancy S. Bolous, Miguel Bonilla, Lisa M Force, Catherine Habashy, Jeremy Hassan, Cody McMillan, Michael J. McNeil, Marta Salek, Tonya Ureda, Ruth Wang’ondu, Becky Wing‐Yan Yuen, Meenakshi Devidas, Heather M. Brandt, Michelle L. Hermiston, Nickhill Bhakta

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINESystematic reviewResource (disambiguation)Context (archaeology)Regimen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE For children with ALL in low- and middle-income countries (LMICs), treatment regimen adaptation based on local contexts is often necessary. However, the clinical impact of such modifications is poorly understood. The purpose of this study is to examine pediatric ALL treatment regimens used in LMICs, assess for patterns in adaptation to identify common barriers affecting global delivery of ALL care, and describe the breadth of outcomes. METHODS Using the PRISMA guidelines, a systematic review was conducted, across seven databases, of ALL regimens use in LMICs in 2000-2021, documenting the geographic distribution of treatment backbone adoption, regimen modifications, and outcomes. Article characteristics were summarized using descriptive statistics. RESULTS Of 13,900 articles, 125 met abstraction criteria. Data spanned 36 countries (6.4% low-income, 43.2% lower-middle–income, 50.4% upper-middle–income) and 163 regimens, of which 138 (84.6%) referenced a high-income ALL collaborative group regimen as a backbone. Sixty-four percent of regimens (n = 104) were adapted. Individual modifications (n = 390) were consolidated into 73 distinct regimen changes; reduction/omission of high-dose methotrexate, observed in 30 modified regimens (28.8%), was the most common. Implementation challenges, such as drug access and cost, were cited more frequently than toxicity as the rationale for modification; however, implementation outcomes (eg, feasibility, cost) were only measured in 6.4% of articles. Across all outcomes, 5-year overall survival was higher with modified versus unmodified regimens ( P = .030). CONCLUSION Although implementation barriers are primary drivers of ALL regimen adaptations globally, the paucity of reported implementation outcomes represents a methodological gap in the literature. Incorporating implementation science methods and frameworks is critical for the timely and effective delivery of innovative treatment regimens across resource settings.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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