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Enregistrement W4225747980 · doi:10.3389/fonc.2022.869752

The Global Impact of COVID-19 on Childhood Cancer Outcomes and Care Delivery - A Systematic Review

2022· review· en· W4225747980 sur OpenAlexaff
Amna Majeed, Tom Wright, Biqi Guo, Ramandeep Singh Arora, Catherine G. Lam, Alexandra Martiniuk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicCancerMEDLINEChildhood cancerGlobal healthDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicinePediatricsInternal medicinePathologyPublic healthInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Childhood cancer represents a leading cause of death and disease burden in high income countries (HICs) and low-and-middle income countries (LMICs). It is postulated that the current COVID-19 pandemic has hampered global development of pediatric oncology care programs. This systematic review aimed to comprehensively review the global impact of COVID-19 on childhood cancer clinical outcomes and care delivery. Methods: A systematic search was conducted on PubMed, Embase, Medline, and the African Medical Index from inception to November 3, 2021 following PRISMA guidelines. A manual search was performed to identify additional relevant studies. Articles were selected based on predetermined eligibility criteria. Findings: The majority of studies reported patients with cancer and COVID-19 presenting as asymptomatic (HICs: 33.7%, LMICs: 22.0%) or with primary manifestations of fever (HICs: 36.1%, LMICs: 51.4%) and respiratory symptoms (HICs: 29.6%, LMICs: 11.7%). LMICs also reported a high frequency of patients presenting with cough (23.6%) and gastrointestinal symptoms (10.6%). The majority of patients were generally noted to have a good prognosis; however the crude mortality rate was higher in LMICs when compared to HICs (8.0% vs 1.8%). Moreover, the pandemic has resulted in delays and interruptions to cancer therapies and delays in childhood cancer diagnoses in both HICs and LMICs. However, these findings were disproportionately reported in LMICs, with significant staff shortages, supply chain disruptions, and limited access to cancer therapies for patients. Conclusions: The COVID-19 pandemic has resulted in delays and interruptions to childhood cancer therapies and delays in childhood cancer diagnoses, and disproportionately so within LMICs. This review provides lessons learned for future system-wide disruptions to care, as well as provides key points for moving forward better with care through the remainder of this pandemic. Systematic Review Registration: CRD42021266758, https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=266758.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,410 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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