The Impact of COVID-19 on the Diagnosis and Treatment of Lung Cancer at a Canadian Academic Center: A Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
The large burden of COVID-19 on health care systems worldwide has raised concerns among medical oncologists about the impact of COVID-19 on the diagnosis and treatment of lung cancer patients. In this retrospective cohort study, we investigated the impact of COVID-19 on lung cancer diagnosis and treatment before and during the COVID-19 era. New lung cancer diagnoses decreased by 34.7% during the pandemic with slightly more advanced stages of disease, there was a significant increase in the utilization of radiosurgery as the first definitive treatment, and a decrease in both systemic treatment as well as surgery compared to the pre-COVID-19 era. There was no significant delay in starting chemotherapy and radiation treatment during the pandemic compared to pre-COVID-19 time. However, we observed a delay to lung cancer surgery during the pandemic time. COVID-19 seems to have had a major impact at our lung cancer center on the diagnoses and treatment patterns of lung cancer patients. Many oncologists fear that they will see an increase in newly diagnosed lung cancer patients in the coming year. This study is still ongoing and further data will be collected and analyzed to better understand the total impact of the COVID-19 pandemic on our lung cancer patient population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».