Notice bibliographique
Résumé
The impact of the COVID-19 pandemic on the management of metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC) is unknown. Recent Canadian recommendations favor the use of androgen-receptor-axis targeted therapies (ARATs) over docetaxel to minimize risk of COVID-19 infections. We aimed to characterize how the pandemic has influenced current practice patterns of medical oncologists in Canada who treat mHSPC. Methods: Using SurveyMonkey , we conducted an online survey among 119 practicing members of the Genitourinary Medical Oncologists of Canada (GUMOC) in January 2021. The survey consisted of 16 questions, including demographics, treatment approach before and during the pandemic, and outcomes of any COVID-19-positive patients with mHSPC. Results: Response rate was 42% (n=50). Most respondents were male (65%) and practiced in academic centers (71%). The majority (64%) described a change in practice patterns during the pandemic. For low-(LV) and high-volume (HV) mHSPC, the proportion of respondents offering ARATs increased from 73% to 79% and from 63% to 84%, respectively. Increased use of granulocyte colony-stimulating factor primary prophylaxis with docetaxel was reported by 35% of respondents, with 22% offering it to more than half of the patients on chemotherapy. Roughly half (45%) intend to maintain these practice changes beyond the pandemic. Only nine (18%) reported having mHSPC patients diagnosed with COVID-19, all of which were diagnosed prior to initiation of systemic therapy. Among these patients, 77% were treated with ARAT, none with docetaxel; four required hospitalizations (one required ICU), and all recovered. Conclusions: During the pandemic, Canadian medical oncologists reported using more ARATs and less docetaxel for patients with mHSPC. Many plan to maintain these changes post-pandemic. Further research is warranted to examine whether these practice changes impact outcomes. Encouragingly, no deaths related to COVID-19 among patients with mHSPC have been reported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».