Changes in presentations with features potentially indicating cancer in primary care during the COVID-19 pandemic: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate how the COVID-19 pandemic affected the number of people aged 50+ years presenting to primary care with features that could potentially indicate cancer, and to explore how reporting differed by patient characteristics and in face-to-face vs remote consultations. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: A retrospective cohort study of general practitioner (GP), nurse and paramedic primary care consultations in 21 practices in South-West England covering 123 947 patients. The models compared potential cancer indicators reported in April-July 2019 with April-July 2020. MAIN OUTCOME MEASURES: Potential indicators of cancer were identified using code lists for symptoms, signs, test results and diagnoses listed in the National Institute for Health and Care Excellence suspected cancer referral guidance (NG12). RESULTS: During April-July 2019, 17% of registered patients aged 50+ years reported a potential cancer indicator in a consultation with a GP or nurse. During April-July 2020, this reduced to 11% (incidence rate ratio (IRR) 0.64, 95% CI 0.62 to 0.67, p<0.001). Reductions in potential cancer indicators were stable across age group, sex, ethnicity, index of multiple deprivation quintile and shielding status, but less marked in patients with mental health conditions than without (IRR 0.75, 95% CI 0.72 to 0.79, interaction p<0.001). Proportions of GP consultations with potential indicators of cancer reduced between 2019 and 2020 for face-to-face consultations (IRR 0.84, 95% CI 0.76 to 0.92, p<0.001) and increased for remote consultations (IRR 1.17, 95% CI 1.07 to 1.29, p=0.001), although it remained lower in remote consulting than face-to-face in April-July 2020. This difference was greater for nurse/paramedic consultations (face-to-face: IRR 0.61, 95% CI 0.44 to 0.83, p=0.002; remote: IRR 1.60, 95% CI 1.10 to 2.333, p=0.014). CONCLUSION: The number of patients consulting with presentations that could potentially indicate cancer reduced during the first wave of the COVID-19 pandemic. Patients should be encouraged to continue contacting primary care for persistent signs and symptoms, and GPs and nurses should be encouraged to probe patients for further information during remote consulting, in the absence of non-verbal cues.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».