COVID‐19 and patients with cancer: Investigating treatment impact, information sources, and COVID‐19–related knowledge, attitudes, and practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has caused enormous strain on public health. Patients with cancer are particularly susceptible to the disease, and their treatment plans have been threatened by public health restrictions designed to contain the spread. METHODS: This study examined the effects of the pandemic on cancer patients' psychology, knowledge, attitudes, and practices concerning COVID-19 as well as their perceptions of the impact of COVID-19 on their cancer health care services. A survey was sent to 5800 patients at a cancer center in Toronto, Canada. Descriptive results were summarized. Qualitative feedback was coded and summarized. To examine for potential associations, regression models were tested for the outcomes of patient psychological well-being, knowledge, attitudes, and practices, and they accounted for several demographic, health literacy, and disease variables. RESULTS: A total of 1631 surveys were completed. Most patients saw their appointments shifted to virtual visits, and for a substantial minority, there was no change. A majority of the patients (62%) expressed fears about contracting the virus. There were no independent predictors of COVID-19-related knowledge. Fears were more pronounced among patients who did not speak English and those who used social media more often. Female participants, those who scored higher on knowledge questions, and those who used cancer center materials were more likely to take preventative measures against infection. CONCLUSIONS: This study provides a snapshot of the state of cancer patient treatment and the knowledge, attitudes, and practices of patients between the first 2 waves of the pandemic. The study's results can inform our understanding of adaptation to conditions during and after the outbreak.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».