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Enregistrement W3107233990 · doi:10.1158/1557-3265.covid-19-po-010

Abstract PO-010: Changes in lung cancer treatment as a result of the COVID19 pandemic: A prospective observational study

2020· article· en· W3107233990 sur OpenAlexaff
Suzanne Kazandjian, Nathaniel Bouganim, Arielle Elkrief

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerCancerInternal medicineOncologyDiseaseChemotherapyObservational study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Patients with lung cancer are at high risk from COVID19. Efforts are ongoing to limit exposure of patients with lung cancer to the health care system. As a result, the COVID19 pandemic has drastically changed cancer care, but the extent and type of these changes are unknown. The goal of this study was to evaluate the changes in lung cancer treatment during the peak of the COVID19 pandemic. Methods: We prospectively assessed the cancer management plan of all patients seen in the thoracic oncology clinic at our center between March 2 and April 30, 2020. Inclusion criteria for this study were a diagnosis of either non-small cell lung cancer or small-cell lung cancer. Those who had a diagnosis of COVID19 were excluded from the study. Primary endpoints were to describe the extent of changes in the cancer treatment plan and qualify the types of changes observed. Results: A total of N=289 patients were evaluated between March 2 and April 30, 2020. N=14 patients were excluded due to presence of other tumor histology, and 2 patients were COVID19-positive. Among the 275 patients included, median age was 68 and 47% were male. Among the 238 patients (86.5%) with non-small cell lung cancer, 172 (62.5%) had advanced disease. Among the 37 patients (13.5%) with small-cell lung cancer, 11 (4%) had extensive disease. 211 were receiving active treatment (76.5%), with 35.1% on chemotherapy, 21.8% on oral agents, 31.8% on immune checkpoint inhibitors, and 11.4% on combination therapy. 121 (57%) of patients experienced at least one change in their lung cancer treatment plan as a direct result of the COVID19 pandemic, with 19 (9.0%) patients experiencing more than one change. The majority of changes encompassed delay or cessation of palliative treatment, N=48 (39.7%), N=18 (14.9%), respectively. Mean time to resumption of palliative treatment was 36 days, and 3% of patients stopped palliative treatment permanently as a direct result of the pandemic. Changes in dosing and schedule occurred in N=32 (26.4%), which included changing pembrolizumab to q 6 weeks or durvalumab to q 4 weeks. A minority of patients experienced delays in adjuvant chemotherapy administration (N=3 (2.5%)) with a mean delay of 42 days. Lastly, 6.6% of patients experienced deferrals or cancellations of surveillance scans or visits due to COVID19. Other changes included the decision not to pursue palliative chemotherapy. Conclusion: Our study demonstrated that a significant proportion (57%) of patients experienced changes in their lung cancer management plan as a direct result of the COVID19 pandemic. Given the preliminary findings that active cancer treatment is not associated with increased complications from COVID19, lung cancer treatments and surveillance visits should continue to proceed with caution, and oncology care providers should continue to carefully proceed with evidence-based care in lung cancer. Citation Format: Suzanne Kazandjian, Nathaniel Bouganim, Arielle Elkrief. Changes in lung cancer treatment as a result of the COVID19 pandemic: A prospective observational study [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Meeting: COVID-19 and Cancer; 2020 Jul 20-22. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(18_Suppl):Abstract nr PO-010.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,539
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,062 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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