Impact of the COVID-19 pandemic on esophageal cancer resource allocation: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic challenged global infrastructure. Healthcare systems were forced to reallocate resources toward the frontlines. In this systematic review, we analyze the impact of resource reallocation during the COVID-19 pandemic on the diagnosis, management, and outcomes of esophageal cancer (EC) patients. Methods: PubMed and Embase were systematically searched for articles investigating the impact of the COVID-19 pandemic on EC patients. Of the 1,722 manuscripts initially screened, 23 met the inclusion criteria. Results: Heterogeneity of data and outcomes reporting prohibited aggregate analysis. Reduced detection of EC and considerable variability in disease stage at presentation were noted during the COVID-19 pandemic. EC patients experienced delays in diagnostic and preoperative staging investigations but surgical resection was not associated with greater short-term morbidity or mortality. Modeling the impact of pandemic-related delays in EC care predicts significant reductions in survival with associated economic losses in the coming years. Conclusions: Amidst resource scarcity during the COVID-19 pandemic, the multidisciplinary management of patients with EC was affected at multiple stages in the care pathway. Although the complete ramifications of reductions in EC diagnosis and delays in care remain unclear, EC surgery was able to safely continue as a result of collaboration between centers, strict adherence to COVID-19 protective measures, and reallocation of healthcare resources towards the same. Ultimately, when healthcare systems are pushed to the brink, the downstream consequences of resource reallocation require judicious analysis to optimize overall patient 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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».