Head and Neck Cancer Patient Population, Management, and Oncologic Outcomes from the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic precipitated drastic changes in cancer care. Its impact on the U.S. head and neck cancer population has yet to be fully understood. This study aims to understand the impact of pandemic-related changes on the head and neck cancer population. An observational study of head and neck cancer patients at a single institution during the spring of 2020 and 2019 was performed. Clinical characteristics and survival outcomes were analyzed. In 2020, 54 head and neck cancer patients were evaluated in the department of radiation oncology vs. 74 patients seen in 2019; 42% of the patients were female in 2019 versus 24% in 2020 (p = 0.036). The median follow-up time was 19.4 and 31 months for 2020 and 2019, respectively. After adjusting for stage, the relapse-free survival probability at 6 and 12 months was 79% and 69% in 2020 vs. 96% and 89% in 2019, respectively (p = 0.036). There was no significant difference in the overall survival, with 94% and 89% in 2020 and 2019, respectively (p = 0.61). Twenty-one percent of patients received induction chemotherapy in 2020 versus 5% in 2019 (p = 0.011); significantly more treatment incompletions occurred in 2020, 9% vs. 0% in 2019 (p = 0.012). Moreover, the stage-adjusted RFS differed between cohorts, suggesting head and neck cancer patients seen during the initial wave of COVID-19 may experience worse oncologic outcomes.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».