Shortening the Time Interval for the Referral of Patients With Soft Tissue Sarcoma to Expert Centers Using Mobile Health: Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to guidelines, all patients with sarcoma must be managed from initial diagnosis at expert sarcoma centers. However, in everyday practice, the time interval to an expert center visit can be long, which delays presentation to an expert multidisciplinary tumor board and increases the risk of inappropriate management, negatively affecting local tumor control and prognosis. The advent of mobile health offers an easy way to facilitate communication and cooperation between general health care providers (eg, general practitioners and radiologists) and sarcomas experts. We developed a mobile app (Sar'Connect) based on the algorithm designed by radiologists from the French Sarcoma Group. Through a small number of easy-to-answer questions, Sar'Connect provides personalized advice for the management of patients and contact information for the closest expert center. OBJECTIVE: This retrospective study is the first to assess this mobile app's potential benefits in reducing the time interval for patient referral to an expert center according to the initial clinical characteristics of the soft tissue tumor. METHODS: From May to December 2021, we extracted tumor mass data for 78 patients discussed by the multidisciplinary tumor boards at 3 centers of the French Sarcoma Group. We applied the Sar'Connect algorithm to these data and estimated the time interval between the first medical description of the soft tissue mass and the referral to expert center. We then compared this estimated time interval with the observed time interval. RESULTS: We found that the use of Sar'Connect could potentially shorten the time interval to an expert center by approximately 7.5 months (P<.001). Moreover, for half (31/60, 52%) of the patients with a malignant soft tissue tumor, Sar'Connect could have avoided inappropriate management outside of the reference center. We did not identify a significant determinant for shortening the time interval for referral. CONCLUSIONS: Overall, promoting the use of a simple mobile app is an innovative and straightforward means to potentially accelerate both the referral and management of patients with soft tissue sarcoma at expert centers.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».