Global review of COVID-19 mitigation strategies and their impact on cancer service disruptions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, countries adopted mitigation strategies to reduce disruptions to cancer services. We reviewed their implementation across health system functions and their impact on cancer diagnosis and care during the pandemic. A systematic search was performed using terms related to cancer and COVID-19. Included studies reported on individuals with cancer or cancer care services, focusing on strategies/programs aimed to reduce delays and disruptions. Extracted data were grouped into four functions (governance, financing, service delivery, and resource generation) and sub-functions of the health system performance assessment framework. We included 30 studies from 16 countries involving 192,233 patients with cancer. Multiple mitigation approaches were implemented, predominantly affecting sub-functions of service delivery to control COVID-19 infection via the suspension of non-urgent cancer care, modified treatment guidelines, and increased telemedicine use in routine cancer care delivery. Resource generation was mainly ensured through adequate workforce supply. However, less emphasis on monitoring or assessing the effectiveness and financing of these strategies was observed. Seventeen studies suggested improved service uptake after mitigation implementation, yet the resulting impact on cancer diagnosis and care has not been established. This review emphasizes the importance of developing effective mitigation strategies across all health system (sub)functions to minimize cancer care service disruptions during crises. Deficiencies were observed in health service delivery (to ensure equity), governance (to monitor and evaluate the implementation of mitigation strategies), and financing. In the wake of future emergencies, implementation research studies that include pre-prepared protocols will be essential to assess mitigation impact across cancer care services.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle