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Enregistrement W4414659917 · doi:10.3390/curroncol32100549

Impact of COVID-19 on Universal Tumor Screening, Referral Rates and Attendance at Cancer Genetic Counseling at a Safety-Net University Hospital

2025· article· en· W4414659917 sur OpenAlexvenueno aff
Dimitrios N. Varvoglis, Kelsey R. Landrum, Lydia H. Comer, Julianne O’Daniel, Chris B. Agala, L. Lee

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralAttendancePandemicUniversity hospitalGenetic counselingCancerMicrosatellite instabilityColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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