Thoracic Surgeon Impressions of the Impact of the COVID-19 Pandemic on Lung Cancer Care—Lessons from the First Wave in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 has invariably changed the way lung cancer surgical care is provided in Canada. Despite relevant management guidelines, the way in which cancer care has been affected has yet to be described for thoracic surgical populations. Routine lung cancer physiologic and staging assessments are unique in that they are droplet producing and aerosolizing procedures. Our objective was to quantify the effect of the COVID-19 pandemic on surgical lung cancer care as perceived by practicing thoracic surgeons during the first wave of the pandemic in Canada. Methods: An electronic survey was distributed to members of the Canadian Association of Thoracic Surgeons. The survey was designed to determine surgeon perception of lung cancer preoperative care during the Canadian pandemic-instilled period of resource reallocation compared to standard care. Planned analyses were exploratory in nature; with count and frequency distributions of responses quantified. Results: Fifty-three thoracic surgeons completed the survey. Responses were collected from all Canadian provinces. Little change in access to preoperative imaging was noted. However, a significant decrease in access to lung function and bronchoscopy testing occurred. Pulmonary surgery was perceived to be lengthier with reduced operating theater availability. Despite decreased OR access, only 40% of surgeons were aware of respective institutional mitigation strategies. Summary: The COVID-19 pandemic has had an impact on standard lung cancer care preoperative workup. Further inquiry using institutional data is warranted to quantify its impact on cancer patient outcomes. Assessing the extent and effects of newly present barriers to standard lung cancer care is essential in forming appropriate mitigation strategies and planning for future pandemic waves.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».