Impact of COVID-19 on Universal Tumor Screening, Referral Rates and Attendance at Cancer Genetic Counseling at a Safety-Net University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Universal tumor screening (UTS) of all newly diagnosed colorectal cancers (CRCs) for the identification of Lynch syndrome (LS) is recommended. We explored the impact of the COVID-19 pandemic on the UTS process in a safety-net university hospital to identify areas of vulnerability and opportunities for improvement. Patients undergoing resection of a primary CRC were categorized into three cohorts based on surgery date relative to the pandemic (pre-[2018,2019], early-[2020,2021] and late-[2022]). Data regarding (1) UTS performance of immunohistochemistry (IHC) for LS genes and microsatellite instability (MSI) testing; (2) referrals to cancer genetic counseling (CGC) based on mismatch repair deficient (dMMR) status and/or age < 50 years at diagnosis; (3) attendance at CGC; and (4) reasons for not attending CGC were extracted. Between 2018 and 2022, 342 patients underwent resection of a CRC. During the three time periods (pre-, early- and late-pandemic), 93%, 94% and 96% of cases were screened with at least MMR IHC, respectively. Of the patients eligible for referral to CGC in each time period, 60%, 71% and 63% had a referral submitted. Of these, 23%, 36% and 20% in each time period did not attend CGC, with the most common reason for not attending being the inability of schedulers to reach the patient. Although the COVID-19 pandemic did not cause significant variation in the different steps of the UTS process, CGC utilization remained suboptimal throughout the three time periods. Further research on barriers preventing physicians from referring patients to CGC as well as schedulers inability to reach eligible patients should be pursued.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».