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Enregistrement W4315436700 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.50394

Timeliness and Modality of Treatment for New Cancer Diagnoses During the COVID-19 Pandemic in Canada

2023· article· en· W4315436700 sur OpenAlexafffundabout
Rui Fu, Rinku Sutradhar, Qing Li, Timothy P. Hanna, Kelvin Chan, Jonathan C. Irish, Natalie G. Coburn, Julie Hallet, Anna Dare, Simron Singh, Ambica Parmar, Craig C. Earle, Lauren Lapointe‐Shaw, Monika K. Krzyzanowska, Antonio Finelli, Alexander V. Louie, Nicole J. Look Hong, Ian Witterick, Alyson Mahar, David R. Urbach, Daniel I. McIsaac, Danny Enepekides, Jill Tinmouth, Antoine Eskander

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensOttawa HospitalPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreWomen's College HospitalCancer Care OntarioQueen's UniversitySunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEisaiIpsen BiopharmaceuticalsSunnybrook FoundationInstitute for Clinical Evaluative SciencesExelixisAstraZenecaBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyCanadian Institutes of Health ResearchIpsenSunnybrook Research Institute
Mots-clésMedicinePandemicRetrospective cohort studyMedical diagnosisCancerPopulationCancer registryCohortCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicinePediatricsInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The impact of COVID-19 on the modality and timeliness of first-line cancer treatment is unclear yet critical to the planning of subsequent care. Objective: To explore the association of the COVID-19 pandemic with modalities of and wait times for first cancer treatment. Design, Setting, and Participants: This retrospective population-based cohort study using administrative data was conducted in Ontario, Canada, among adults newly diagnosed with cancer between January 3, 2016, and November 7, 2020. Participants were followed up from date of diagnosis for 1 year, until death, or until June 26, 2021, whichever occurred first, to ensure a minimum of 6-month follow-up time. Exposures: Receiving a cancer diagnosis in the pandemic vs prepandemic period, using March 15, 2020, the date when elective hospital procedures were halted. Main Outcomes and Measures: The main outcome was a time-to-event variable describing number of days from date of diagnosis to date of receiving first cancer treatment (surgery, chemotherapy, or radiation) or to being censored. For each treatment modality, a multivariable competing-risk regression model was used to assess the association between time to treatment and COVID-19 period. A secondary continuous outcome was defined for patients who were treated 6 months after diagnosis as the waiting time from date of diagnosis to date of treatment. Results: Among 313 499 patients, the mean (SD) age was 66.4 (14.1) years and 153 679 (49.0%) were male patients. Those who were diagnosed during the pandemic were less likely to receive surgery first (subdistribution hazard ratio [sHR], 0.97; 95% CI, 0.95-0.99) but were more likely to receive chemotherapy (sHR, 1.26; 95% CI, 1.23-1.30) or radiotherapy (sHR, 1.16; 95% CI, 1.13-1.20) first. Among patients who received treatment within 6 months from diagnosis (228 755 [73.0%]), their mean (SD) waiting time decreased from 35.1 (37.2) days to 29.5 (33.6) days for surgery, from 43.7 (34.1) days to 38.4 (30.6) days for chemotherapy, and from 55.8 (41.8) days to 49.0 (40.1) days for radiotherapy. Conclusions and Relevance: In this cohort study, the pandemic was significantly associated with greater use of nonsurgical therapy as initial cancer treatment. Wait times were shorter in the pandemic period for those treated within 6 months of diagnosis. Future work needs to examine how these changes may have affected patient outcomes to inform future pandemic guideline development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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