Impact of COVID-19 on hospital screening, diagnosis and treatment activities among prostate and colorectal cancer patients in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suspension of cancer screening and treatment programs were instituted to preserve medical resources and protect vulnerable populations. This research aims to investigate the implications of COVID-19 on cancer management and clinical outcomes for patients with prostate and colorectal cancer in Canada. METHODS: We examined hospital cancer screening, diagnosis, treatment, length of stay, and mortality data among prostate and colorectal cancer patients between April 2017 and March 2021. Baseline trends were established with data between April 2017 and March 2020 for comparison with data collected between April 2020 and March 2021. Scenario analyses were performed to assess the incremental capacity requirements needed to restore hospital cancer care capacities to the pre-pandemic levels. RESULTS: For prostate cancer, A 12% decrease in diagnoses and 5.3% decrease in treatment activities were observed during COVID-19 between April 2020 and March 2021. Similarly, a 43% reduction in colonoscopies, 11% decrease in diagnoses and 10% decrease in treatment activities were observed for colorectal cancers. An estimated 1,438 prostate and 2,494 colorectal cancer cases were undiagnosed, resulting in a total of 620 and 1,487 unperformed treatment activities for prostate and colorectal cancers, respectively, across nine provinces in Canada. To clear the backlogs of unperformed treatment procedures will require an estimated 3%-6% monthly capacity increase over the next 6 months. INTERPRETATION: A concerted effort from all stakeholders is required to immediately ameliorate the backlogs of cancer detection and treatment activities. Mitigation measures should be implemented to minimize future interruptions to cancer care in Canada.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».