Assessing the impact of COVID-19 on liver cancer management (CERO-19)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has posed unprecedented challenges to healthcare systems and it may have heavily impacted patients with liver cancer (LC). Herein, we evaluated whether the schedule of LC screening or procedures has been interrupted or delayed because of the COVID-19 pandemic. METHODS: An international survey evaluated the impact of the COVID-19 pandemic on clinical practice and clinical trials from March 2020 to June 2020, as the first phase of a multicentre, international, and observational project. The focus was on patients with hepatocellular carcinoma or intrahepatic cholangiocarcinoma, cared for around the world during the first COVID-19 pandemic wave. RESULTS: Ninety-one centres expressed interest to participate and 76 were included in the analysis, from Europe, South America, North America, Asia, and Africa (73.7%, 17.1%, 5.3%, 2.6%, and 1.3% per continent, respectively). Eighty-seven percent of the centres modified their clinical practice: 40.8% the diagnostic procedures, 80.9% the screening programme, 50% cancelled curative and/or palliative treatments for LC, and 41.7% modified the liver transplantation programme. Forty-five out of 69 (65.2%) centres in which clinical trials were running modified their treatments in that setting, but 58.1% were able to recruit new patients. The phone call service was modified in 51.4% of centres which had this service before the COVID-19 pandemic (n = 19/37). CONCLUSIONS: The first wave of the COVID-19 pandemic had a tremendous impact on the routine care of patients with liver cancer. Modifications in screening, diagnostic, and treatment algorithms may have significantly impaired the outcome of patients. Ongoing data collection and future analyses will report the benefits and disadvantages of the strategies implemented, aiding future decision-making. LAY SUMMARY: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has posed unprecedented challenges to healthcare systems globally. Herein, we assessed the impact of the first wave pandemic on patients with liver cancer and found that routine care for these patients has been majorly disrupted, which could have a significant impact on outcomes.
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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 | 0,029 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».