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Enregistrement W4415712343 · doi:10.1200/cci-24-00327

Measuring the Association Between the COVID-19 Pandemic and Cancer Incidence by Sex Using a Quasi-Experimental Study Design

2025· article· en· W4415712343 sur OpenAlexaffabout
Kathleen Decker, Allison Feely, Iresha Ratnayake, Oliver Bucher, Piotr Czaykowski, Katie Galloway, Pamela Hebbard, Julian O. Kim, Grace Musto, Marshall Pitz, Harminder Singh, Pascal Lambert

Notice bibliographique

RevueJCO Clinical Cancer Informatics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicIncidence (geometry)Cancer incidenceCancerAssociation (psychology)Colorectal cancerEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study examined the association between COVID-19 and cancer incidence by sex in Manitoba, Canada. METHODS: We used a population-based quasi-experimental study design and an interrupted time-series analysis to compare the rate of new cancer diagnoses between males and females before (January 2015 until December 2019) and after the start of the COVID-19 pandemic (April 2020 until December 2022). RESULTS: A total of 16,200 females and 20,631 males diagnosed with cancer between 2015 and 2022 in Manitoba were included. Colon cancer incidence decreased by 34% for males and females from April to September 2020. Incidence then remained stable for males but decreased by 22% from October 2021 to December 2022 for females. Brain and CNS cancer incidence decreased by 37% for males during 2021 and 2022 but only for females during the last quarter of 2020 and the first quarter of 2021 (77%). Urinary cancer decreased by 18% for males from April 2020 to December 2022 but was stable for females. Head and neck cancers decreased by 22% for males during 2020, but was stable for females. As of December 2022, the largest estimated cumulative differences in the number of cases occurred for males diagnosed with brain and CNS cancer (31.6% deficit for males, 76 cases), urinary cancer (18.4% deficit, 186 cases), and endocrine cancer (52.4% surplus, 56 cases), and females diagnosed with colon cancer (19.7% deficit, 187 cases). CONCLUSION: Sex-based differences in the association between age-standardized cancer incidence and the COVID-19 pandemic exist for several cancer sites. Sex-based differences on postpandemic cancer incidence, especially for brain, CNS, urinary, and colon cancers, need follow-up because of the ongoing deficits documented in this study.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,415
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,135 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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