Impacts of the COVID-19 pandemic on diagnosis of renal cell carcinoma and disease stage at presentation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Renal cell carcinoma (RCC) is often associated with significant morbidity and mortality, with overall survival contingent on multiple factors - most importantly, disease stage at diagnosis. Disruptions in healthcare delivery during the COVID-19 pandemic have resulted in various reported diagnostic and treatment delays, which have had detrimental impacts on malignancies such as RCC. METHODS: Surgically managed cases of RCC at our center were identified using a retrospective chart review of all nephrectomies conducted from March 1, 2018, to February 28, 2023. Examination of disease characteristics in three time period cohorts (before, during, and following the COVID-19 pandemic) was undertaken. Timeframes were consistent with implementation and abolition of public health restrictions in the province of Newfoundland and Labrador. RESULTS: A total of 483 surgically managed RCC cases were identified during the study period. The median age was 65 years (interquartile range [IQR] 56-71), and 62.3% of patients were male. Demographics did not vary across timeframes. Before and during the pandemic, pathologic stage 3 (pT3) disease was reported in 38.9% and 35.4% of cases, respectively, whereas the post-pandemic period saw this presentation in 50.0% of patients. Surgical wait times increased significantly across study timeframes (p=0.003). CONCLUSIONS: The first year following the COVID-19 pandemic saw an 11.1% increase in patients presenting with pT3 RCC. These findings are suggestive of a clinically significant stage migration, which paired with prolonged wait times for surgery, provide critical consideration in the urgency of diagnostic and treatment decisions for RCC in the immediate future.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».