Association between the COVID-19 pandemic and first cancer treatment modality: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians were directed to prioritize using nonsurgical cancer treatment at the beginning of the COVID-19 pandemic. We sought to quantify the impact of this policy on the modality of first cancer treatment (surgery, chemotherapy, radiotherapy or no treatment). METHODS: In this population-based study using Ontario data from linked administrative databases, we identified adults diagnosed with cancer from January 2016 to November 2020 and their first cancer treatment received within 1 year postdiagnosis. Segmented Poisson regressions were applied to each modality to estimate the change in mean 1-year recipient volume per thousand patients (rate) at the start of the pandemic (the week of Mar. 15, 2020) and change in the weekly trend in rate during the pandemic (Mar. 15, 2020, to Nov. 7, 2020) relative to before the pandemic (Jan. 3, 2016, to Mar. 14, 2020). RESULTS: We included 321 535 people diagnosed with cancer. During the first week of the COVID-19 pandemic, the mean rate of receiving upfront surgery over the next year declined by 9% (rate ratio 0.91, 95% confidence interval [CI] 0.88-0.95), and chemotherapy and radiotherapy rates rose by 30% (rate ratio 1.30, 95% CI 1.23-1.36) and 13% (rate ratio 1.13, 95% CI 1.07-1.19), respectively. Subsequently, the 1-year rate of upfront surgery increased at 0.4% for each week (rate ratio 1.004, 95% CI 1.002-1.006), and chemotherapy and radiotherapy rates decreased by 0.9% (rate ratio 0.991, 95% CI 0.989-0.994) and 0.4% (rate ratio 0.996, 95% CI 0.994-0.998), respectively, per week. Rates of each modality resumed to prepandemic levels at 24-31 weeks into the pandemic. INTERPRETATION: An immediate and sustained increase in use of nonsurgical therapy as the first cancer treatment occurred during the first 8 months of the COVID-19 pandemic in Ontario. Further research is needed to understand the consequences.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».