Real-World Evidence of the Impact of the COVID-19 Pandemic on Lung Cancer Survival: Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: The effect of COVID-19 on treatment outcomes in the literature remains limited and is mostly reported either as predictive survival using prioritization and modeling techniques. We aimed to quantify the effect of COVID-19 on lung cancer survival using real-world data collected at the Jewish General Hospital, Montreal. Methods: This is a retrospective chart review study of patients diagnosed between March 2019 and March 2022. We compared three cohorts: pre-COVID-19, and 1st and 2nd year of the pandemic. Results: 417 patients were diagnosed and treated with lung cancer at our centre: 130 in 2019, 103 in 2020 and 184 in 2021. Although the proportion of advanced/metastatic-stage lung cancer remained the same, there was a significant increase in the late-stage presentation during the pandemic. The proportion of M1c (multiple extrathoracic sites) cases in 2020 and 2021 was 57% and 51%, respectively, compared to 31% in 2019 (p < 0.05). Median survival for early stages of lung cancer was similar in the three cohorts. However, patients diagnosed in the M1c stage had a significantly increased risk of death. The 6-month mortality rate was 53% in 2021 compared to 47% in 2020 and 29% in 2019 (p = 0.004). The median survival in this subgroup of patients decreased significantly from 13 months in 2019 to 6 months in 2020 and 5 months in 2021 (p < 0.001). Conclusions: This study is, to our knowledge, the largest single-institution study in Canada looking at lung cancer survival during the COVID-19 pandemic. Our study looks at overall survival in the advanced/metastatic setting of NSCLC during the COVID-19 pandemic. We have previously reported on treatment pattern changes and increased wait times for NSCLC patients during the pandemic. In this study, we report that the advanced/metastatic subgroup had both an increase in the 6-month mortality rate and worsening overall survival during this same time period. Although there was no statistical difference in the proportion of patients with advanced disease, there was a concerning trend of increased M1c disease in cohorts 2 and 3. The higher M1c disease during the COVID-19 pandemic (cohorts 2 and 3) likely played a crucial role in increasing the 6-month mortality rate and leading to a reduced overall survival of lung cancer patients during the pandemic. These findings are more likely to be better identified with longer follow-up.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».