Resource allocation during the coronavirus disease 2019 pandemic and the impact on patients with lung cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic resulted in unprecedented tolls on both economies and human life. Healthcare resources needed to be reallocated away from the care of patients and towards supporting the pandemic response. In this systematic review, we explore the impact of resource allocation during the COVID-19 pandemic on the screening, diagnosis, management and outcomes of patients with lung cancer during the pandemic. METHODS: PubMed and Embase were systematically searched for articles investigating the impact of the COVID-19 pandemic on patients with lung cancer. Of the 1605 manuscripts originally screened, 47 studies met the inclusion criteria. RESULTS: Patients with lung cancer during the pandemic experienced reduced rates of screening, diagnostic testing and interventions but did not experience worse outcomes. Population-based modelling studies predict significant increases in mortality for patients with lung cancer in the years to come. CONCLUSIONS: Reduced access to resources during the pandemic resulted in reduced rates of screening, diagnosis and treatment for patients with lung cancer. While significant differences in outcomes were not identified in the short term, ultimately the effects of the pandemic and reductions in cancer screening will likely be better delineated in the coming years. Future consideration of the long-term implications of resource allocation away from patients with lung cancer with an attempt to provide equitable access to healthcare and limited interruptions of patient care may help to provide the best care for all patients during times of limited resources.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».