Impact of COVID-19 pandemic on the oncologic care continuum: urgent need to restore patients care to pre-COVID-19 era
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Globally, cancer is the second leading cause of death, and it is estimated that over 18·1 million new cases are diagnosed annually. The COVID-19 pandemic has significantly impacted almost every aspect of the provision and management of cancer care worldwide. The time-critical nature of COVID-19 diagnosis and the large number of patients requiring hospitalisation necessitated the rerouting of already limited resources available for cancer services and programmes to the care of COVID-19 patients. Furthermore, the stringent social distancing, restricted in-hospital visits and lockdown measures instituted by various governments resulted in the disruption of the oncologic continuum including screening, diagnostic and prevention programmes, treatments and follow-up services as well as research and clinical trial programmes. Materials and Methods: We searched several databases from October 2020 to January 2021 for relevant studies published in English between 2020 and 2021 and reporting on the impact of COVID-19 on the cancer care continuum. This narrative review paper describes the impact of the COVID-19 pandemic on the cancer patient care continuum from screening and prevention to treatments and ongoing management of patients. Conclusions: The COVID-19 pandemic has profoundly impacted cancer care and the management of cancer services and patients. Nevertheless, the oncology healthcare communities worldwide have done phenomenal work with joint and collaborative efforts, utilising best available evidence-based guidelines to continue to give safe and effective treatments for cancer patients while maintaining the safety of patients, healthcare professionals and the general population. Nevertheless, several healthcare centres are now faced with significant challenges with the management of the backlog of screening, diagnosis and treatment cases. It is imperative that governments, leaders of healthcare centres and healthcare professionals take all necessary actions and policies focused on minimising further system-level delays to cancer screening, diagnosis, treatment initiation and clearing of all backlogs cases from the COVID-19 pandemic in order to mitigate the negative impact on cancer 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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».