The Silent Spread: A Systematic Review of Delayed Melanoma Diagnosis and Disease Progression During the COVID‐19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The COVID‐19 pandemic has significantly disrupted global healthcare systems. Melanoma, a highly aggressive skin cancer whose prognosis is closely tied to early detection, has been particularly impacted. Lockdowns, changes to healthcare resource reallocation and patient hesitancy in seeking care have all contributed to delays in melanoma diagnoses and treatment modifications. Understanding the extent of this disruption is crucial to inform future healthcare planning during global crises. Objectives To evaluate the impact of the COVID‐19 pandemic on melanoma incidence, diagnostic delays and disease severity by comparing findings from pre‐pandemic and pandemic periods through a systematic review of existing literature. Methods A systematic search was conducted across PubMed, Scopus, Web of Science and Cochrane Library in September 2024, adhering to PRISMA guidelines. Eligible studies included clinical trials, observational studies, reviews and case series that reported melanoma incidence, diagnostic delays or changes in treatment between pre‐COVID‐19 (2015−2019) and COVID‐19/post‐COVID‐19 (2019−2024) periods. Data extraction focused on incidence rates, Breslow thickness, ulceration, treatment changes and patient outcomes. Study quality was assessed using the Newcastle−Ottawa Scale and Joanna Briggs Institute tools. Results Out of 503 studies screened, 55 met the inclusion criteria. Most studies reported a decline in diagnosed melanoma cases during the pandemic, accompanied by an increase in Breslow thickness and ulceration rates, indicating delayed presentations and more advanced disease. Significant disruptions in treatment pathways, including reduced surgical excisions, were frequently noted. Conclusions The COVID‐19 pandemic contributed to delayed melanoma diagnoses and a shift towards more advanced disease at presentation. These findings highlight the critical need for resilient cancer care systems to maintain timely diagnostic and treatment services during future public health emergencies.
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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 | 0,007 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».