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Enregistrement W4391873766 · doi:10.1093/jcag/gwad061.071

A71 IMPACT OF THE COVID-19 PANDEMIC ON WAIT TIMES, AND CLINICALLY RELEVANT FINDINGS AT COLONOSCOPY

2024· article· en· W4391873766 sur OpenAlexafffundabout
Alan Barkun, Kiana Ravanbakhsh, Daniel Kim, Gediwon Milky, P Stanowski, O Geraci, Myriam Martel, Charles Ménard, Daniel von Renteln

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de SherbrookeMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicColonoscopySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakMedicineIntensive care medicineVirologyEmergency medicineInternal medicineOutbreakDiseaseColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The widespread use of a standardized and validated province-wide colonoscopy referral form (PCRF), regrouping mutually exclusive indications into suggested priority wait times categories (P1 to P5), has allowed for a more comprehensive description of routine colonoscopy practice. Aims To better understand the impact of COVID-19 on the routine practice of colonoscopy. Methods This is a multicenter retrospective cohort study of consecutive adult patients referred with PCRF data available from two Quebec tertiary hospitals. Patient and procedural characteristics were recorded. The primary outcomes were the diagnostic rates of colorectal cancers (CRC) and clinically significant lesions (CSF), defined as endoscopic findings affecting subsequent patient management, excluding hemorrhoids and diverticulosis. The secondary outcome was procedural wait times. We compared endpoints contrasting colonoscopy findings pre-COVID (before March 15th, 2020) to intra-COVID (after April 15th, 2020). Results 7,476 pre-COVID and 7,181 Intra-COVID patients (mean age 59.2 ± 14.0 years, 50.9% female) were included from 2018 to 2022. There were no clinically relevant between-group differences in patient characteristics. CRC detection remained similar (0.9% pre- vs 0.8% intra-COVID, p=0.69), while CSF were diagnosed more frequently intra-COVID (41,2% vs 39.7%, p=0.02). There were higher rates of indications performed for urgent and semi-elective priorities (P2, P3) intra-COVID (2.9% vs 1.3%, pampersand:003C0.01, and 50.5% vs 47.9%, pampersand:003C0.01). Corresponding intra- vs pre-COVID differences in indications (all Pampersand:003C0.01) included a clinical suspicion of active inflammatory bowel disease (6.4% vs 5.2%), a high index of suspicion for cancer based on imaging, endoscopy or clinical exam (2.9% vs 1.3%), suspicion of occult colorectal cancer (1.4% vs 0.9%), and doing a repeat endoscopy because of a prior inadequate bowel preparation (1.3% vs 0.8%). In contradistinction, more elective colonoscopies had been performed pre-COVID (P4: 15.5% vs 8.6%, pampersand:003C0.01, and P5: 5.2% vs 3.8%, pampersand:003C0.01. COVID Colonoscopy wait times grew significantly longer intra- vs pre-COVID (176.3 ± 252.4 days vs 78.6 ± 110.2 days, pampersand:003C0.01). Conclusions We witnessed significant changes in indications and referral priorities distributions for colonoscopy pre- vs intra-COVID, amidst longer wait times. These practice modifications did not alter CRC diagnostic yields, but resulted in greater proportions of CSF detection Funding Agencies CPAC and MSSS

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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