The hidden curve behind COVID-19 outbreak: the impact of delay in treatment initiation in cancer patients and how to mitigate the additional risk of dying – the head and neck cancer model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The rapid spread of the SARS-CoV-2 pandemic around the world caused most healthcare services to turn substantial attention to treatment of these patients and also to alter the structure of healthcare systems to address an infectious disease. As a result, many cancer patients had their treatment deferred during the pandemic, increasing the time to treatment initiation, the number of untreated patients (which will alter the dynamics of healthcare delivery in the post-pandemic era) and increasing their risk of death. Hence, we analyzed the impact on global cancer mortality considering the decline in oncology care during the COVID-19 outbreak using head and neck cancer, a known time-dependent disease, as a model. Methods: An online practical tool capable of predicting the risk of cancer patients dying due to the COVID-19 outbreak and also useful for mitigation strategies after the peak of the pandemic has been developed, based on a mathematical model. The scenarios were estimated by information of 15 oncological services worldwide, given a perspective from the five continents and also some simulations were conducted at world demographic data. Results: The model demonstrates that the more that cancer care was maintained during the outbreak and also the more it is increased during the mitigation period, the shorter will be the recovery, lessening the additional risk of dying due to time to treatment initiation. Conclusions: This impact of COVID-19 pandemic on cancer patients is inevitable, but it is possible to minimize it with an effort measured by the proposed model.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».