Canadian Landscape Assessment of Colorectal Cancer Screening during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic caused disruptions in colorectal cancer (CRC) care by interrupting CRC screening across Canada, posing problems for program participants, patients, and physicians and no clear understanding of how provincial healthcare systems would adapt in the face of another pandemic or shock to the system. A nationwide online survey targeted to members of the National Colorectal Cancer Screening Network (NCCSN) using the SurveyMonkey platform was conducted to gain insight into the impact of the pandemic on CRC screening from March 2020 to March 2022 across all thirteen Canadian jurisdictions. The survey included 25 multiple-choice and free-text questions. Both quantitative and qualitative methods were used to analyze the data using Microsoft Excel and NVivo software. Twenty-one provincial and territorial representatives participated in the survey conducted between 13 May 2022 and 27 October 2022. All jurisdictions (100%) reported decreased screenings, including fecal immunochemical testing (FIT) or Fecal Occult Blood testing (FOBT) procedures, and subsequent diagnostic colonoscopies. The average wait time for colonoscopies due to a positive FIT/FOBT was 76 days. To mitigate the backlog and initiate an effective intervention plan, representatives highlighted some key points, including the importance of prioritizing high-risk patients. Survey results concluded that the COVID-19 pandemic impacted CRC screening across Canada. This landscape assessment can help inform intervention measures and policy-related solutions to create greater resilience for CRC screening in provincial and territorial healthcare systems.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».