Cancer Management During the COVID-19 Pandemic in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) has significantly impacted health care delivery across the United States, including treatment of cancer. We aim to describe the determinants of treatment plan changes from the perspective of oncology physicians across the United States during the COVID-19 pandemic. METHODS: Participants were recruited to an anonymous cross-sectional online survey of oncology physicians (surgeons, medical oncologists, and radiation oncologists) using social media from March 27 to April 10, 2020. Physician demographics, practice characteristics, and cancer treatment decisions were collected. RESULTS: The analytic cohort included 411 physicians: 241 (58.6%) surgeons, 106 (25.8%) medical oncologists, and 64 (15.6%) radiation oncologists. In all, 38.0% were practicing in states with 1001 to 5000 confirmed COVID-19 cases as of April 3, 2020, and 37.2% were in states with >5000 cases. Most physicians (N=285; 70.0% of surgeons, 64.4% of medical oncologists, and 73.4% of radiation oncologists) had altered cancer treatment plans. Most respondents were concerned about their patients' COVID-19 exposure risks, but this was the primary driver for treatment alterations only for medical oncologists. For surgeons, the primary driver for treatment alterations was conservation of personal protective equipment, institutional mandates, and external society recommendations. Radiation oncologists were primarily driven by operational changes such as visitor restrictions. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic has caused a majority of oncologists to alter their treatment plans, but the primary motivators for changes differed by oncologic specialty. This has implications for reinstitution of standard cancer treatment, which may occur at differing time points by treatment modality.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».