Surgical Management of Breast Cancer during COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer is the most common cancer in women worldwide, including Pakistan. Pakistan has the highest prevalence of breast cancer in Asia, according to reports. Objective: To compare the management of breast cancer patients in pre and post COVID-19 timeline, and to observe for any stage progression in both groups. Methods: In this retrospective cohort study, conducted at West Surgical Ward, Mayo Hospital Lahore, from July 2019 to Dec 2020, adult female patients aged 18 years or older with a history of breast cancer surgery or who visited the breast clinic with the a diagnosis of breast cancer were enrolled. We divided them into pre and post COVID-19 subgroups assessed in nine months each. Variables including ASA grade, BMI, referral, size of tumor, number of lymph nodes removed, surgical procedure performed including axillary surgery, TNM stage, type of cancer. extracted from patient charts retrospectively. Univariate regression analysis performed for the progression of the stage. P-value ≤0.05 considered significant. Results: Two hundred and sixty-two (n=262) patients presented during the pre-COVID-19 time (Group A) and one hundred seventy-one (n=171) presented in post-COVID-19 times (Group B). All were female patients, with a mean age of 46.6±10.1 year's in-group A and 45.6±11.8 years in-group B. Significantly, referral patients attendance reduced in group B (10.5%) as compared to group A (70.6%). Metastatic disease (stage 4) also seen in higher number in post COVID-19 (26.2% vs. 35%). Stage progression was real in post Covid-19 group (24.6% vs. 6.5%). Results showed waiting time before visiting the breast clinic (p<0.001) and before radiotherapy (p=0.04) were contributing factors to the progression of the disease. Conclusion: Stage progression is real in the post-COVID-19 subgroup. Waiting time before visiting the breast clinic and before radiotherapy were main factors for the progression of the disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».