Treatment Patterns and Outcomes of Patients with Grade 4 Glioma Treated with Radiation during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
During the first year of the COVID-19 pandemic there was a global disruption in the provision of healthcare. Grade 4 gliomas are rapidly progressive tumors, and these patients are at risk of poorer outcomes due to delays in diagnosis or treatment. We retrospectively evaluated the impact of the pandemic on treatment patterns and outcomes of patients with grade 4 gliomas in British Columbia. We identified a cohort of 85 patients treated with radiotherapy between March 2020–2021 (COVID era) and compared baseline characteristics, treatments, and outcomes with a control cohort of 79 patients treated between March 2018–2019 (pre-COVID era). There were fewer patients treated with radiotherapy over age 65 in the COVID era compared to the pre-COVID era (p = 0.037). Significantly more patients were managed with biopsy relative to partial or gross total resection during the COVID era compared to the pre-COVID era (p = 0.04), but there were no other significant differences in time to assessment, time to treatment, or administration of adjuvant therapy. There was no difference in overall survival between eras (p = 0.189). In this assessment of outcomes of grade 4 gliomas during the pandemic, we found that despite less aggressive surgical intervention during the COVID era, outcomes were similar between eras.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».