The Impact of the Pandemic on the Quality of Colorectal and Anal Cancer Care, and 2-Year Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
We undertook a retrospective study to compare the quality of care delivered to a cohort of newly diagnosed adults with colon, rectal or anal cancer during the early phase of COVID-19 (02/20–12/20) relative to the same period in the year prior (the comparator cohort), and examine the impact of the pandemic on 2-year disease progression and all-cause mortality. We observed poorer performance on a number of quality measures, such as approximately three times as many patients in the COVID-19 cohort experienced 30-day post-surgical readmission (10.5% vs. 3.6%; SD:0.27). Despite these differences, we observed no statistically significant adjusted associations between COVID-19 and time to either all-cause mortality (HR: 0.88, 95% CI: 0.61–1.27, p = 0.50) or disease progression (HR: 1.16, 95% CI: 0.82–1.64, p = 0.41). However, there was a substantial reduction in new patient consults during the early phase of COVID-19 (12.2% decrease), which appeared to disproportionally impact patients who traditionally experience sociodemographic disparities in access to care, given that the COVID-19 cohort skewed younger and there were fewer patients from neighborhoods with the highest Housing and Dwelling, ands Age and Labour Force marginalization quintiles. Future work is needed to understand the more downstream effects of COVID-19 related changes on cancer care to inform planning for future disruptions in care.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».