Changes in New Patient Consultations During the COVID-19 Pandemic at a Canadian Comprehensive Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of COVID-19 pandemic-related disruptions on cancer services is emerging. We evaluated the impact of the first 2 years of the pandemic on new patient consultations for all cancers at a comprehensive cancer center within a publicly funded health care system and assessed whether there was evidence of stage shift. METHODS: We performed a retrospective study using the Princess Margaret Cancer Registry. New consultations with medical, radiation, or surgical oncology were categorized by year and quarter. Logistic regression was used to assess the effect of period before and during the COVID-19 pandemic on cancer stage at consultation, adjusting for age, sex, and diagnosis location (our hospital network vs elsewhere). RESULTS: In all, 53,759 new patient consultations occurred from January 1, 2018, to June 30, 2022. After the pandemic was declared, there was a decrease in all types of consultations by 43.3% in the second quarter of 2020, and referral volumes did not recover during the first year. There was no evidence of stage shift for all cancer types during the later quarters of the pandemic for the overall population. CONCLUSIONS: New patient consultations decreased across cancer stages, referral type, and most disease sites at our tertiary cancer center. We did not observe evidence of stage shift in this population. Further research is needed to determine whether this reflects the resilience of our health care system in maintaining cancer services or a delay in the presentation of advanced cancer cases. These data are important for shaping future cancer care delivery and recovery strategies.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».