Cancer Patients First Treated with Chemotherapy: Are They More Likely to Receive Surgery in the Pandemic?
Notice bibliographique
Résumé
Due to the ramping down of cancer surgery in early pandemic, many newly diagnosed patients received other treatments first. We aimed to quantify the pandemic-related shift in rate of surgery following chemotherapy. This is a retrospective population-based cohort study involving adults diagnosed with cancer between 3 January 2016 and 7 November 2020 in Ontario, Canada who received chemotherapy as first treatment within 6-months of diagnosis. Competing-risks regression models with interaction effects were used to quantify the association between COVID-19 period (receiving a cancer diagnosis before or on/after 15 March 2020) and receipt of surgical reSection 9-months after first chemotherapy. Among 51,653 patients, 8.5% (n = 19,558) of them ultimately underwent surgery 9-months after chemotherapy initiation. Receipt of surgery was higher during the pandemic than before (sHR 1.07, 95% CI 1.02–1.13). Material deprivation was independently associated with lower receipt of surgery (least vs. most deprived quintile: sHR 1.11, 95% CI 1.04–1.17), but did not change with the pandemic. The surgical rate increase was most pronounced for breast cancer (sHR 1.13, 95% CI 1.06–1.20). These pandemic-related shifts in cancer treatment requires further evaluations to understand the long-term consequences. Persistent material deprivation-related inequity in cancer surgical access needs to be addressed.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».