P.092 Incidence of tissue-sampled brain metastases pre- and post-COVID-19 in Newfoundland and Labrador: an eight-year review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Brain metastases indicate an advanced tumour stage for many cancers. We sought to investigate the incidence change of tissue-sampled brain metastases and its relation to staging challenges during the COVID-19 pandemic in Newfoundland and Labrador. Methods: We reviewed all brain metastasis cases from 2015-2022 requiring first-time tissue sampling according to pathology reports from the St. John’s Health Sciences Centre. Incidence rates were calculated using yearly population data by regional health authorities and standardized using the 2011 Canadian standard population. Results: We included 173 cases. The average annual age-standardized incidence rate of brain metastases requiring tissue sampling per 100,000 increased from 2.5 (95% CI: 2.0-3.1) pre-COVID-19 to 4.1 (95% CI: 3.3-5.0) post-COVID-19. Brain metastases from lung primaries accounted for 69% of this increase. While incidence declined to near-baseline in the Eastern provincial population by 2022 (3.3; 95% CI: 1.5-5.1), incidence rose into 2022 in the Western population (8.6; 95% CI: 3.9-13.2). Conclusions: These data suggest a delayed presentation of malignancies during the COVID-19 pandemic and underscore the importance of prioritized staging during times of strain on healthcare systems. Regional, temporal trends suggest regions distant from tertiary care centres could face challenges in resolving cases with delayed presentation post-COVID-19.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».