Imaging and physician visits at cancer diagnosis: COVID-19 pandemic impact on cancer care.
Notice bibliographique
Résumé
1522 Background: Understanding how cancer system responded to the first wave of the COVID-19 pandemic has crucial implications to de-escalation measures in future waves. Here we examined the pandemic impact on the provision of diagnostic imaging (MRI, CT, and ultrasound) and physician visits (virtual and in-person) at cancer diagnosis in Ontario, Canada. Methods: For each week of June 26, 2016–September 26, 2020, we identified cancer diagnoses whose time around diagnosis (91 days +/- the date of diagnosis) fell into this week and restricted those diagnoses to be one per person-day and to patients aged 18+ at the beginning of that week. For these cancer patients, we used physician claims database to identify diagnostic imaging and visits received around cancer diagnosis. In separate segmented negative binomial regression procedures, we assessed the trends in weekly volume of these services per thousand cancer patients in pre-pandemic (June 26, 2016 to March 14, 2020), the change in mean volume at the start of the pandemic, and the additional change in weekly volume in the pandemic (March 15, 2020 to September 26, 2020). Results: Among 403,561 cancer patients in the cohort, 41,476 (10.3%) were diagnosed in the pandemic. As COVID-19 arrived, mean diagnostic imaging volume decreased by 12.3% (95% CI: 6.4%-17.9%) where ultrasound decreased the most by 31.8% (95% CI: 23.9%-37.0%) and MRI did not change (p-value = 0.27). Afterwards, the volume of all scans increased further by 1.6% per week (95% CI: 1.3%-2.0%), where ultrasound increased the fastest by 2.4% for each week (95% CI: 1.8%-2.9%). Mean in-person visits dropped by 47.4% when COVID-19 started (95% CI: 41.6%-52.6%) while virtual visits rose by 5515% (95% CI: 4927%-6173%). In the pandemic era, in-person visits increased each week by 2.6% (95% CI: 2.0%-3.2%), but no change was observed for virtual visits (p-value = 0.10). Conclusions: Provision of diagnostic imaging and virtual visits at cancer diagnosis has been increasing since the start of COVID-19 and already exceeded pre-pandemic utilization levels. These findings imply the feasibility of combining virtual consultations with diagnostic imaging to manage new cancer patients and highlight the need to monitor the quality of these services.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».