Measuring the impact of COVID-19 on time to treatment for individuals diagnosed with cancer in Manitoba, Canada using an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delays in treatment can lead to increases in cancer morbidity and mortality. There were many concerns that the COVID-19 pandemic led to delays in cancer treatment. Several studies have examined this issue but with serious limitations. We conducted a study that addressed many of these limitations and evaluated changes in first treatment, surgery, systemic therapy, and radiation therapy (RT) during the pandemic for individuals diagnosed with cancer in Manitoba, Canada. METHODS: A population-based, quasi-experimental cross-sectional study with an interrupted time series analysis was used to examine time to first treatment (expressed as treatment rates accounting for the competing risk of death) before (January 2015-September 2019) and after (April 2020-December 2022) the COVID-19 pandemic. RESULTS: When compared to the counterfactual scenario without COVID-19, first treatments were not received significantly later during the COVID-19 period for any cancer site. Individuals diagnosed with breast, colon, endocrine, or head and neck cancer had their first treatment within 90 days of diagnosis significantly sooner when comparing the COVID-19 period to the counterfactual. When examining type of treatment within one year of diagnosis, individuals diagnosed with breast cancer had surgery significantly later from April to June 2020 and systemic therapy significantly sooner from April 2020 to September 2021. Individuals diagnosed with colon cancer had surgery significantly sooner from April 2020 to June 2021 and individuals diagnosed with rectal cancer had RT significantly later from January to June 2021. CONCLUSIONS: Although significantly impacted by COVID-19, the cancer care system in Manitoba was able to prioritize individuals diagnosed with cancer and modify treatment modalities resulting in no significant delays in first treatment between April 2020 and December 2022. POLICY SUMMARY: It will be important to assess long-term survival and if unaltered, the ongoing use of strategies first used in the pandemic might be justified.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».