Time-to-first treatment for new cancer diagnoses before and during the COVID-19 pandemic in Manitoba, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
e23103 Background: Disruptions to health care during the COVID-19 pandemic raises the possibility of delays in treatment for individuals diagnosed with cancer. It is critical that we evaluate the association between the COVID-19 pandemic and time-to-first treatment (TTFT) to address public and patient anxiety, inform recovery efforts, and identify strategies to reduce the cancer system’s vulnerability to future disruptions. Objective: To examine the association between the COVID-19 pandemic and time from cancer diagnosis to first treatment in Manitoba, Canada. Methods: A retrospective, population-based, quasi-experimental study that included individuals diagnosed with breast, colon, rectal, hematologic, lung, or prostate cancer between January 2015 and December 2021 was performed. Interrupted time series analyses with competing risk models were used to compare TTFT for those diagnosed before and after the start of the pandemic. Time-to-first treatment was calculated from diagnosis date to first treatment date (i.e., chemotherapy, hormone therapy, immunotherapy, radiotherapy, or surgery). Death without treatment was included as a competing risk. Follow-up time was censored at three months post-diagnosis. Sub-hazard ratios (SHR) and 95% confidence intervals (CI) were reported. Higher SHR indicates earlier treatment. The delta restricted mean time-to-treatment (D_RMTT) at three months was calculated to complement SHR values, where negative times indicate earlier treatment. Since observation is standard of care for low-risk prostate cancer and androgen deprivation therapy was widely used to temporize intermediate and high-risk prostate cancer patients, analyses were restricted to stage IV prostate cancer. Results: Time-to-first treatment was shorter for individuals diagnosed with breast cancer during the COVID-19 pandemic period (SHR: 1.40; 95% CI 1.24-1.57; D_RMTT: -6.6 days). Time-to-first treatment was also shorter for individuals diagnosed with colon cancer from April 2020 to June 2021 (SHR: 1.25; 95% CI 1.09-1.42; D_RMTT: -6.5 days) but not from July 2021 to December 2021 (SHR: 0.96; 95% CI 0.81-1.15; D_RMTT: 1.2 days). All other analyses did not demonstrate a statistically significant change in TTFT: rectal cancer (SHR: 1.00; 95% CI: 0.83-1.21; D_RMTT: 0.0 days), hematological cancers (SHR: 0.87; 95% CI: 0.74-1.01; D_RMTT:3.9 days); lung cancer (SHR: 1.09; 95% CI: 0.97-1.23; D_RMTT: -2.3 days); and stage IV prostate cancer (SHR: 1.15; 95% CI: 0.89-1.49; D_RMTT: -4.1 days). Conclusions: The COVID-19 pandemic has not increased the time from diagnosis date to first treatment date for individuals diagnosed with breast, colon, rectal, hematologic, lung, or stage IV prostate cancer in Manitoba, Canada.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».