COVID-19 Impact on Diagnosis and Staging of Colorectal Cancer: A Single Tertiary Canadian Oncology Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public health measures have imposed drastic reductions in cancer screening programs at the beginning of the COVID-19 pandemic, with an unknown impact on the diagnosis and staging of colorectal cancer (CRC). Methods: Newly diagnosed CRC cases at the Centre Hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM) were divided into two groups according to the timeline: pre-pandemic (1 January 2018–12 March 2020), and pandemic (13 March 2020–30 June 2021) periods. Colonoscopy, surgery, and staging at diagnosis during the pandemic period were compared to the pre-pandemic period. Results: 254 CRC diagnoses were made during the pre-pandemic period in comparison to 125 during the pandemic period. Mean diagnosis rates were lower in the pandemic period (7.8 vs. 9.8 diagnoses/month, p = 0.048). Colonoscopy deadlines were less respected in the pandemic period (51.7% vs. 38.3%, p = 0.049). The rate of elective surgery did not differ (2.9 vs. 3.5 surgeries/month, p = 0.39) and mean delays were similar (58.6 vs. 60.4 days, p = 0.77). Stages at diagnosis did not differ (p = 0.17). Most of the delayed colonoscopies led to a stage 0 or I CRC (p = 0.2). Conclusion: In our center, the COVID-19 pandemic resulted in a decreased rate of CRC diagnosis and increased endoscopic delays without affecting the rate of advanced stage disease. Delays to surgery were quite similar once the CRC diagnosis was established.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».