COVID-19 Pandemic Impact on Delays in Diagnosis and Treatment for Cervical Cancer in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The COVID-19 pandemic has been responsible for a major reorganization of healthcare systems, with less access for cancer screening. Few data exist on the impact of cervical cancer treatment during the pandemic. Methods. The purpose of this study was to compare the cervical cancer stage at diagnosis and the surgical and medical treatment delays before and during the COVID-19 pandemic. This is a retrospective cohort study of all cervical cancers diagnosed at any stages between 1 January 2018 and 28 February 2022 at the Centre Hospitalier de l’Université de Montréal. Stage at diagnosis, time to initial referral, time from diagnosis to treatment before and during the COVID-19 pandemic were compared. Results. A total of 244 cervical cancers were diagnosed during the study period. No differences were observed between the number of cases diagnosed before and after pandemic (p = 0.237). Most patients and disease characteristics did not differ between the study periods, but the patients were significantly younger (p = 0.007), with higher BMI (p = 0.024) in the pandemic period. The mean time between initial diagnosis and referral was longer during the pandemic by 13 days (p = 0.042). The mean time between diagnosis and MRI and diagnosis and PET CT was not longer during the pandemic (p = 0.481 and p = 0.384). There were no significant differences in the mean time from the initial referring to the first visit at the CHUM (p = 0.895) or in the mean time from diagnosis to treatment (0.668) and duration of treatment (p = 0.181) Conclusion. Minor delays were observed during the COVID-19 pandemic. Cervical cancer patients treated at the CHUM, a tertiary and quaternary Canadian public health center, were globally referred and treated similarly, as those who were treated before pandemic.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».