The American Cancer Society recommends regular screenings for breast and colorectal cancers for adults at average risk. Given clinical practice guideline updates and health care utilization changes following the COVID-19 pandemic, we characterized the distribution of cancer stage at diagnosis over the last decade in the United States (US) community oncology setting.

The rise in real-world data (RWD) sources introduces challenges to handling missing data given linkage issues, augmentation by natural language processing (NLP) and machine learning (ML) technologies, and reconciliation across diverse sources including electronic medical records (EMR), administrative claims, social determinants of health (SDoH), and wearables data. We therefore developed a novel framework for handling missing data in multi-sourced real-world databases.