COVID-19 and Cancer Patients in the Second Year of the Pandemic: Investigating Treatment Impact, Information Sources, and COVID-19-Related Knowledge, Attitudes and Practices
Notice bibliographique
Résumé
Background: The novel coronavirus that has triggered the present COVID-19 pandemic continues to spread globally, resulting in widespread morbidity and mortality. Patients with cancer remain one of the most vulnerable subsets of the population to the disease. This study examined the effects of the pandemic on cancer patients’ treatment, psychology, knowledge, attitudes, and practices. Methods: A survey was emailed to 9861 patients at a cancer centre in Toronto, Canada. Descriptive results were summarized. Qualitative feedback was coded and summarized. Regression modelling was used to explore factors associated with patient psychological well-being, knowledge, attitudes, and practices. Results: A total of 1760 surveys were completed, with a response rate of 17.8%. Most participants did not experience any pandemic-related treatment delays, and vaccination rates were high. Participants who identified themselves as non-white (OR 3.30, CI: 1.30–5.30; p ≤ 0.001), and those who referred to journal articles for information (p = 0.002) reported higher psychological impact scores. There were no significant predictors of whether participants would use personal protective equipment when leaving their homes or whether they would go to crowded places. Discussion: This study provides another snapshot of cancer patients perceptions and needs during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».