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Enregistrement W7128220402 · doi:10.1093/jcag/gwaf017

Impact of COVID-19 pandemic on colonoscopy wait times by procedure indication

2025· article· en· W7128220402 sur OpenAlexafffundabout
Mélina Thibault, Alan Barkun, Myriam Martel, D von Renteln, Alton W Russell

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensMontreal General HospitalMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésColonoscopyPandemicPublic healthRetrospective cohort studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EndoscopyHealth carePublic healthcare

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients are referred for colonoscopy for symptom assessment, screening, and surveillance. Public health measures to mitigate the spread of the COVID-19 pandemic disrupted services and increased patient delays for colonoscopy services. The differential impact of these interruptions by colonoscopy indication is largely unknown. We aimed to understand the effects of the pandemic on colonoscopy services and patient wait times in Montreal, Canada. Study Using 2018-2022 retrospective clinical data from 2 high-volume Montreal endoscopy centres and provincial administrative data, we characterized changes in colonoscopy wait times and the proportion of wait-listed patients who were delayed (wait time exceeded provincial guidelines) by procedure indication and demographics. We used regression to examine patient characteristics associated with delayed procedures during pre- and intraCOVID-19 periods. We used time series analysis to characterize trends in the proportion of wait-listed patients delayed. Results The COVID-19-related public health measures resulted in record-high delays (median increase in wait times of 34%-159% across indications). While older patients experienced longer wait times pre-pandemic, intra-COVID-19 wait times increased disproportionately for patients younger than 50. The proportion of wait-listed patients delayed peaked in mid-2020 (56.9% for screening; 56.0% for symptom assessment patients). By early 2022, the proportion delayed had fallen to 37.3% for screening patients but remained at 53.8% for symptom assessment patients. Conclusions Pandemic service disruptions disproportionately impacted symptom assessment procedures and younger patients, resulting in lasting effects. Systematic monitoring of procedures and wait times could facilitate timely detection and intervention to prevent disparities in patient access to care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,286 · 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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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