The Impact of Delays During the Pandemic Months on Survival of Lung Cancer Patients in Canada in 2020.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Most cancer deaths in the world are due to lung cancer and delays in diagnosis and treatment sharply reduce survival in lung cancer patients. This study examined the impact of delays during the early months of the pandemic on the survival of newly identified lung cancer patients in Canada in 2020. Methods The incidence of lung cancer, using population statistics from Statistics Canada and incidence rates from the Canadian Cancer Statistics in 2020, was estimated. Stage-wise incidences for each sex were calculated for each age group for each month of 2020. Using delay impact on each stage the final results were calculated. Results A total of 5,004 life years would have been lost due to 448 deaths in the long term (40 months) attributed to the delays caused during March, April, May and June in Canada. The estimated incidence for all stages of lung cancer for these months was 9,801 although the observed incidence was expected to be 6,571 due to reduced screenings. Hence, it was within the missing 3,231 cases that delays would occur. Over the short term (10 months) there are expected to be 151 early deaths and 273 deaths in the intermediate-term (20 months). Conclusion The COVID pandemic is estimated to result in increased mortality and fewer diagnosis’ of lung cancer patients in Canada in 2020.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».