Impact of the COVID-19 pandemic on breast cancer surgeries in a Canadian population
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 pandemic significantly impacted breast cancer (BC) surgeries. Most studies showing reduced BC surgical volumes during the pandemic are from single institutions, few have described volume changes in different types of surgical procedures. This study aimed to assess the impact of the pandemic on BC surgery volumes and types at a population level. METHODS: Patients diagnosed with BC between January 1, 2018, and June 25, 2022, in Ontario, Canada, were analysed from population-based datasets. Time periods were defined as pre-pandemic (Jan 2018-Mar 2020), immediate pandemic (Mar-Jun 2020), and peri-pandemic (Jun 2020-Jun 2022). Weekly BC surgery volume and type (lumpectomy, mastectomy, or mastectomy with immediate reconstruction) were evaluated using segmented negative binomial regression models. RESULTS: Among 44 226 patients, 50 440 surgeries were performed. Weekly BC surgeries decreased by 16.9% during the immediate pandemic compared to pre-pandemic levels (180.5 vs. 217.1; p = 0.03). Surgical volumes recovered to pre-pandemic levels by June 2021. Mastectomies represented a higher proportion of BC surgeries during the pandemic (31.1% pre, 36.3% immediate, 32.4% peri-pandemic; p < 0.01). The proportion of mastectomies with immediate reconstruction remained stable during the immediate pandemic but increased in the peri-pandemic (20.1% vs. 17%; p < 0.01). CONCLUSION: There was a significant reduction in all BC surgeries during the pandemic. Mastectomies accounted for a higher proportion of BC surgeries in the pandemic period however access to reconstruction was maintained. Surgical volumes recovered within a year despite ongoing pandemic hospitalizations. Future studies are needed to explore the pandemic's long-term impact on BC care.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».