Impact of Covid-19 Related Disruptions to Colorectal Cancer Screening Programs in Three Countries: A Comparative Modelling Study
Notice bibliographique
Résumé
Aims Colorectal cancer (CRC) screening programs worldwide have been disrupted during the COVID-19 pandemic. This study aimed to estimate the impact of hypothetical disruptions to organized FIT-based CRC screening programs on short- and long-term CRC incidence and mortality in three countries using microsimulation modelling. Methods Using CRC microsimulation models for Australia (Policy1-Bowel), Canada (OncoSim) and the Netherlands (ASCCA and MISCAN-Colon) participating in the COVID-19 and Cancer Global Modelling Consortium (CCGMC), we simulated a range of scenarios to assess the potential impact of disruptions to screening on CRC incidence and mortality. Modelled scenarios varied by disruption duration (3-, 6- and 12-months), post-disruption participation reduction, and catch-up screening strategy (no catch-up, immediate and 6-month delayed catch-up). Results Without catch-up screening, CRC incidence increased by 0.1-0.3 %, 0.2-0.6 %, and 0.4-1.2 % over 2020-2050 among individuals aged 50 years and older in the three modelled countries after 3-, 6-, and 12- month disruptions, respectively, compared to undisrupted screening and CRC mortality increased by 0.2-0.5 %, 0.4-1.0 %, and 0.8-2.0 % over 2020-2050 among individuals aged 50 years and older compared to undisrupted screening. A 6-month disruption without catch-up resulted in an estimated 3,552, 2,844 and 803-1,803 additional CRC diagnoses and 1,961, 1,319, and 678-881 additional CRC-related deaths in Australia, Canada and the Netherlands, respectively. A post-disruption reduction in participation increased CRC diagnoses by 0.2-0.9 % and CRC-related deaths by 0.5-1.6 % compared to undisrupted screening. Providing catch-up screening minimized this impact to 0.0-0.2 %. Conclusions Although the relative impact of the modelled CRC screening disruptions due to the COVID-19 pandemic appears modest, given a high burden of CRC, there is a substantial impact on CRC diagnoses and deaths across all countries considered. It is crucial that, if disrupted, screening programs ensure participation rates return to previously observed rates and provide catch-up screening wherever possible, as the impact of any disruption could be considerably larger otherwise. Citation: de Jonge L, Worthington J, van Wifferen F et al. OP85 IMPACT OF COVID-19 RELATED DISRUPTIONS TO COLORECTAL CANCER SCREENING PROGRAMS IN THREE COUNTRIES: A COMPARATIVE MODELLING STUDY. Endoscopy 2021; 53: S36. Publication History Article published online: 19 March 2021 © 2021. European Society of Gastrointestinal Endoscopy. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».