Impact of the COVID-19 Pandemic on Cancer Care: A Global Collaborative Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 pandemic affected health care systems globally and resulted in the interruption of usual care in many health care facilities, exposing vulnerable patients with cancer to significant risks. Our study aimed to evaluate the impact of this pandemic on cancer care worldwide. METHODS: We conducted a cross-sectional study using a validated web-based questionnaire of 51 items. The questionnaire obtained information on the capacity and services offered at these centers, magnitude of disruption of care, reasons for disruption, challenges faced, interventions implemented, and the estimation of patient harm during the pandemic. RESULTS: A total of 356 centers from 54 countries across six continents participated between April 21 and May 8, 2020. These centers serve 716,979 new patients with cancer a year. Most of them (88.2%) reported facing challenges in delivering care during the pandemic. Although 55.34% reduced services as part of a preemptive strategy, other common reasons included an overwhelmed system (19.94%), lack of personal protective equipment (19.10%), staff shortage (17.98%), and restricted access to medications (9.83%). Missing at least one cycle of therapy by > 10% of patients was reported in 46.31% of the centers. Participants reported patient exposure to harm from interruption of cancer-specific care (36.52%) and noncancer-related care (39.04%), with some centers estimating that up to 80% of their patients were exposed to harm. CONCLUSION: The detrimental impact of the COVID-19 pandemic on cancer care is widespread, with varying magnitude among centers worldwide. Additional research to assess this impact at the patient level is required.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».