Measuring the impact of COVID-19 on cancer survival using an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have investigated the impact of the COVID-19 pandemic on cancer survival. Those studies that have included pandemic vs prepandemic comparisons can mask differences during different periods of the pandemic such as COVID-19 waves. The objective of this study was to investigate the impact of the COVID-19 pandemic on cancer survival using an interrupted time series analysis and to identify time points during the pandemic when observed survival deviated from expected survival. METHODS: A retrospective population-based cohort study that included individuals diagnosed with cancer between January 2015 and September 2021 from Manitoba, Canada, was performed. Interrupted time series analyses with Royston-Parmar models as well as Kaplan-Meier survival estimates and delta restricted mean survival times at 1 year were used to compare survival rates for those diagnosed before and after the pandemic. Analyses were performed for 11 cancer types. RESULTS: Survival at 1 year for most cancer types was not statistically different during the pandemic compared with prepandemic except for individuals aged 50-74 years who were diagnosed with lung cancer from April to June 2021 (delta restricted mean survival times = -31.6 days, 95% confidence interval [CI] = -58.3 to -7.2 days). CONCLUSIONS: With the exception of individuals diagnosed with lung cancer, the COVID-19 pandemic did not impact overall 1-year survival in Manitoba. Additional research is needed to examine the impact of the pandemic on long-term cancer survival.
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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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».