Development and validation of a Surgical Prioritization and Ranking Tool and Navigation Aid for Head and Neck Cancer (SPARTAN‐HN) in a scarce resource setting: Response to the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the wake of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, access to surgical care for patients with head and neck cancer (HNC) is limited and unpredictable. Determining which patients should be prioritized is inherently subjective and difficult to assess. The authors have proposed an algorithm to fairly and consistently triage patients and mitigate the risk of adverse outcomes. METHODS: Two separate expert panels, a consensus panel (11 participants) and a validation panel (15 participants), were constructed among international HNC surgeons. Using a modified Delphi process and RAND Corporation/University of California at Los Angeles methodology with 4 consensus rounds and 2 meetings, groupings of high-priority, intermediate-priority, and low-priority indications for surgery were established and subdivided. A point-based scoring algorithm was developed, the Surgical Prioritization and Ranking Tool and Navigation Aid for Head and Neck Cancer (SPARTAN-HN). Agreement was measured during consensus and for algorithm scoring using the Krippendorff alpha. Rankings from the algorithm were compared with expert rankings of 12 case vignettes using the Spearman rank correlation coefficient. RESULTS: A total of 62 indications for surgical priority were rated. Weights for each indication ranged from -4 to +4 (scale range; -17 to 20). The response rate for the validation exercise was 100%. The SPARTAN-HN demonstrated excellent agreement and correlation with expert rankings (Krippendorff alpha, .91 [95% CI, 0.88-0.93]; and rho, 0.81 [95% CI, 0.45-0.95]). CONCLUSIONS: The SPARTAN-HN surgical prioritization algorithm consistently stratifies patients requiring HNC surgical care in the COVID-19 era. Formal evaluation and implementation are required. LAY SUMMARY: Many countries have enacted strict rules regarding the use of hospital resources during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Facing delays in surgery, patients may experience worse functional outcomes, stage migration, and eventual inoperability. Treatment prioritization tools have shown benefit in helping to triage patients equitably with minimal provider cognitive burden. The current study sought to develop what to the authors' knowledge is the first cancer-specific surgical prioritization tool for use in the COVID-19 era, the Surgical Prioritization and Ranking Tool and Navigation Aid for Head and Neck Cancer (SPARTAN-HN). This algorithm consistently stratifies patients requiring head and neck cancer surgery in the COVID-19 era and provides evidence for the initial uptake of the SPARTAN-HN.
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 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 | 0,078 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».