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Enregistrement W7019899293

Investigating the effects of the COVID-19 lockdown on cancer patient self-reported symptom intensity in a Southwestern Ontario Cancer Center

2025· article· en· W7019899293 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerPandemicFeelingPopulationScale (ratio)Baseline (sea)Cancer registryPsychological interventionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The longitudinal impact of the COVID-19 pandemic on patient-reported outcomes (PRO) in the cancer patient population is an important and under-investigated issue that can inform comprehensive care. Reduced access to medical care was problematic for cancer patients, as they require frequent treatments and appointments. Hypotheses: PROs of cancer patients measured through the Edmonton Symptom Assessment Scale Revised (ESAS-r) would be negatively impacted during the lockdown, followed by recovery to baseline once measures lifted. Methods: To trend PROs in cancer patients, we anonymized ESAS-r data collected at a southwestern regional Cancer Program from January 2019 to December 2023 (n=45,896). Results: Contrary to our hypothesis patients reported less severe symptoms (mIQR=13(22)) during the pandemic compared to before (mIQR=15(24), P<0.001) or once the lockdown was lifted (mIQR=16(24), p<0.001). Upon subsetting the data to surveys completed at home (n=4,820) versus in-clinic (n=29,858), individuals’ scores gathered during lockdown in-clinic were comparable to baseline (p=0.64). Implications: These results suggest that patients perceived less severe symptoms at home during the lockdown, which could be due to feeling safer, not having to go out, and being more physically comfortable. Whereas more ill patients needed to visit the clinic to receive care. Although this study was limited to a single setting, it demonstrated the unpredictable effects COVID-19 had, highlighting the importance of further exploring the lasting impact of the global crisis on cancer patientsHypotheses: PROs of cancer patients measured through the Edmonton Symptom Assessment Scale Revised (ESAS-r) would be negatively impacted during the lockdown, followed by recovery to baseline once measures lifted. Methods: To trend PROs in cancer patients, we anonymized ESAS-r data collected at a southwestern regional Cancer Program from January 2019 to December 2023 (n=45,896). Results: Contrary to our hypothesis patients reported less severe symptoms (mIQR=13(22)) during the pandemic compared to before (mIQR=15(24), P<0.001) or once the lockdown was lifted (mIQR=16(24), p<0.001). Upon subsetting the data to surveys completed at home (n=4,820) versus in-clinic (n=29,858), individuals’ scores gathered during lockdown in-clinic were comparable to baseline (p=0.64). Implications: These results suggest that patients perceived less severe symptoms at home during the lockdown, which could be due to feeling safer, not having to go out, and being more physically comfortable. Whereas more ill patients needed to visit the clinic to receive care. Although this study was limited to a single setting, it demonstrated the unpredictable effects COVID-19 had, highlighting the importance of further exploring the lasting impact of the global crisis on cancer patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,271 · 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
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Résumé présentoui

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