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Enregistrement W4211014606 · doi:10.2196/34392

Cancer Screening Recommendations During the COVID-19 Pandemic: Scoping Review

2022· article· en· W4211014606 sur OpenAlex
Sumit K. Shah, Pearl A. McElfish

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineTriageCancer screeningPandemicCancerMEDLINERisk assessmentHealth careFamily medicineCervical cancerDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical emergencyPathologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer screening tests are recommended to prevent cancer-associated mortality by detecting precancerous and cancerous lesions in early stages. The COVID-19 pandemic disrupted the use of preventive health care services. Although there was an increase in the number of cancer screening tests beginning in late 2020, screenings remained 29% to 36% lower than in the prepandemic era. OBJECTIVE: The aim of this review is to assist health care providers in identifying approaches for prioritizing patients and increasing breast, cervical, and colorectal cancer screening during the uncertainty of the COVID-19 pandemic. METHODS: We used the scoping review framework to identify articles on PubMed and EBSCO databases. A total of 403 articles were identified, and 23 articles were selected for this review. The literature review ranged from January 1, 2020, to September 30, 2021. RESULTS: The articles included two primary categories of recommendations: (1) risk stratification and triage to prioritize screenings and (2) alternative methods to conduct cancer screenings. Risk stratification and triage recommendations focused on prioritizing high-risk patients with an abnormal or suspicious result on the previous screening test, patients in certain age groups and sex, patients with a personal medical or family cancer history, patients that are currently symptomatic, and patients that are predisposed to hereditary cancers and cancer-causing mutations. Other recommended strategies included identifying areas facing the most disparities, creating algorithms and using artificial intelligence to create cancer risk scores, leveraging in-person visits to assess cancer risk, and providing the option of open access screenings where patients can schedule screenings and can be assigned a priority category by health care staff. Some recommended using telemedicine to categorize patients and determine screening eligibility for patients with new complaints. Several articles noted the importance of implementing preventive measures such as COVID-19 screening prior to the procedures, maintaining hygiene measures, and social distancing in waiting rooms. Alternative screening methods that do not require an in-person clinic visit and can effectively screen patients for cancers included mailing self-collection sampling kits for cervical and colorectal cancers, and implementing or expanding mobile screening units. CONCLUSIONS: Although the COVID-19 pandemic had devastating effects on population health globally, it could be an opportunity to adapt and evolve cancer screening methods. Disruption often creates innovation, and focus on alternative methods for cancer screenings may help reach rural and underresourced areas after the pandemic has ended.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,253
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle