The Short-Term Impact Of COVID-19 Pandemic on Cervical Cancer Screening: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review and meta-analysis were carried out to assess the pooled proportion of women screened for cervical cancer before and during the COVID-19 pandemic.After ruling out registered or ongoing systematic reviews in the PROSPERO database regarding the impact of the COVID-19 pandemic in cervical cancer screening, the protocol of our systematic review and meta-analysis was registered in PROSPERO (CRD42021279305). The electronic databases were searched for articles published in English between January 2020 and October 2021and the study was designed based on PRISMA guidelines updated in 2020. Meta-analysis was accomplished in STATA version 13.0 (College Station, Texas 77,845 USA). The pooled proportion of women who had undergone cervical cancer screening was reported with 95% CI. In order to quantify the heterogeneity, Chi2 statistic (Q statistic) and I2 index were used.The meta-analysis included seven studies from Slovenia, Italy, Ontario (Canada), Scotland, Belgium, and the USA, comprising 403,986 women and 199,165 women who were screened for cervical cancer before the COVID-19 pandemic in 2019 and during the pandemic in 2020, respectively. The pooled proportion of women screened for cervical cancer in 2019 was 9.79% (95% CI 6.00%-13.59%, 95% prediction interval 0.42%-23.81%). During the pandemic, the pooled proportion of screened women declined to 4.24% (95% CI 2.77%-5.71%, 95% prediction interval 0.9%-17.49%).There was a substantial drop in the cervical cancer screening rate due to lockdowns and travel restrictions to curb the COVID-19 pandemic. Scaling up cervical cancer screening strategies is essential to prevent the long-term impact of cervical cancer burden.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Meta-analysis estimating the pandemic's impact on cervical cancer screening rates; a synthesis used to answer an epidemiological question.
This systematic review estimates changes in cervical cancer screening, not how evidence syntheses are conducted.
Systematic review/meta-analysis estimating cervical screening rates under COVID-19; synthesis used to answer a health question.
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 | 0,024 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».