Cancer survival during the COVID-19 pandemic in the International Cancer Benchmarking Partnership
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction While cancer survival has improved over decades, the COVID-19 pandemic introduced challenges to cancer care. This study compares 1-year survival among patients diagnosed in 2020 with those diagnosed in 2018-2019. Methods We obtained patient-level data for colon, rectal, lung, breast, and ovarian cancer diagnosed in 2018-2020 from Australia, Canada, Ireland, New Zealand, and the UK, with follow-up to 2021. We included patients aged 15-99 years and estimated 1-year age-standardized net survival (ASNS) using the Pohar Perme estimator with 95% confidence intervals (CI). Results Cancer diagnoses showed a minor decline in 2020 compared to previous years. 1-year ASNS remained stable across countries except for significant changes in Australia and the UK. In Australia, lung cancer ASNS increased from 57.2 (95% CI: 55.5-58.9) in 2018 to 62.2 (95% CI: 60.6-63.7) in 2019. Conversely, the UK experienced significant decreases across most cancers; for example, rectum cancer ASNS dropped from 85.3 (95% CI: 84.7-85.9) in 2019 to 83.0 (95% CI: 82.2-83.7) in 2020. These trends were consistent across age, sex, and stage groups, with men and older patients showing lower survival. Discussion Short-term cancer survival remained stable in most high-income countries during the pandemic, showing health system resilience. Due to its larger sample size, the UK may detect year-to-year differences more rapidly than other countries. Long-term studies are needed to assess ongoing impacts. Key messages • Short-term cancer survival remained stable in most high-income countries during the COVID-19 pandemic, indicating health system resilience. • The UK showed significant 1-year survival drops in 2020 for several cancers; large sample size may reveal trends sooner than in other countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».