Rapid Adaptation of Breast Radiation Therapy Use During the Coronavirus Disease 2019 Pandemic at a Large Academic Cancer Center in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mitigation strategies to balance the risk of coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection against oncologic risk in patients with breast cancer undergoing radiation therapy have been deployed. To this end, shorter hypofractionated regimens have been recommended where appropriate, with prioritization of radiation therapy by oncologic risk and omission or deferral of radiation therapy for lower risk cases. Timely adoption of these measures reduces COVID-19 risk to both patients and health care workers and preserves resources. Herein, we present our early response and adaptation of breast radiation therapy utilization during the COVID-19 pandemic at a large academic cancer center in Canada. METHODS AND MATERIALS: A state of emergency was announced in Ontario on March 17, 2020, owing to the COVID-19 pandemic. Emergency guidelines were instituted. To examine our response, the number of weekly breast radiation therapy starts, type of breast radiation therapy, and patient age were compared from March 1 to April 30, 2020 to the same period in 2019. RESULTS: = .0027. CONCLUSIONS: A significant reduction in breast radiation therapy starts was noted during the early response to the COVID-19 pandemic, with prioritization of radiation therapy to patients associated with higher oncologic risk requiring RNI. A quick response to a health care crisis is critical and is of particular importance for higher volume cancer sites where the potential effect on resources is greater.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».