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Enregistrement W4320489468 · doi:10.1186/s40463-023-00625-w

Prioritization of head and neck cancer patient care during the COVID-19 pandemic: A retrospective cohort study

2023· article· en· W4320489468 sur OpenAlexaffabout
Samuel S. Psycharis, Samer Salameh, Sena Turkdogan, Saad Razzaq, Kevin Zhao, Marco A. Mascarella, Keith Richardson, Alex Mlynarek, Michael P. Hier, Nader Sadeghi

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicRetrospective cohort studyCohortHead and neck cancerCohort studyCancerGuidelineHealth careEmergency medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic placed considerable strain on the healthcare system, leading to the re-allocation of resources and implementation of new practice guidelines. The objective of this study is to assess the impact of COVID-19 guideline modifications on head and neck cancer (HNC) care at two tertiary care centers in Canada. METHODS: A retrospective cohort study was conducted. HNC patients seen at two tertiary care centers before and after the onset of the COVID-19 pandemic (pre-pandemic: July 1st, 2019, to February 29th, 2020; pandemic: March 1st, 2020, to October 31st, 2020) were included. The pre-pandemic and pandemic cohorts were compared according to patient and tumor characteristics, duration of HNC workup, and treatment type and duration. Mean differences in cancer care wait times, including time to diagnosis, tumor board, and treatment as well as total treatment package time and postoperative hospital stay were compared between cohorts. Univariate and multivariate analyses were used to compare characteristics and outcomes between cohorts. RESULTS: Pre-pandemic (n = 132) and pandemic (n = 133) patients did not differ significantly in sex, age, habits, or tumor characteristics. The percentage of patients who received surgery only, chemo/radiotherapy (CXRT) only, and surgery plus adjuvant CXRT did not differ significantly between cohorts. Pandemic patients experienced a significant time reduction compared to pre-pandemic patients with regards to the date first seen by a HNC service until start of treatment ([Formula: see text] = 48.7 and 76.6 days respectively; p = .0001), the date first seen by a HNC service until first presentation at tumor board ([Formula: see text] = 25.1 and 38 days respectively; p = .001), mean total package time for patients who received surgery only ([Formula: see text] = 3.7 and 9.0 days respectively; p = .017), and mean total package time for patients who received surgery plus adjuvant CXRT ([Formula: see text] = 80.2 and 112.7 days respectively; p = .035). CONCLUSION: The time to treatment was significantly reduced during the COVID-19 pandemic as compared to pre-pandemic. This transparent model of patient-centered operative-room prioritization can serve as a model for improving resource allocation and efficiency of HNC care during emergency and non-emergency scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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