Closing the personalized medicine information gap: HER2 test documentation practice.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uncertainty about human epidermal growth factor receptor-2 (HER2) testing practice in Canada continues to hinder efforts to improve personalized medicine. Pathologists routinely perform HER2 assessment for all tumors > 1 cm, and pathology is reported centrally to the provincial cancer registry. OBJECTIVES: To understand patterns of HER2 test documentation for early-stage breast cancer (BC) patients in Ontario's centralized pathology reporting system. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study of central HER2 test documentation in early-stage BC patients diagnosed in 2006-2007. METHODS: Cohort and staging information was derived from cancer registry and admissions data. Linkage across administrative databases provided data on surgical and radiologic treatment, sociodemographic factors, diagnosis setting, and comorbidities. Pathology reports from the provincial cancer registry were reviewed for HER2 testing, hormone receptor, and grade. Unadjusted and adjusted odds ratios were calculated to determine factors related to HER2 documentation. RESULTS: A HER2 test was documented for 66% of 13,396 patients. HER2 documentation was associated with stage, hormone receptor, and tumor grade documentation. Higher stage and grade at diagnosis were also associated with HER2 documentation. All models suggested variable regional documentation patterns. Documentation did not differ by sociodemographic factors, presence of comorbidities, or surgical procedure. CONCLUSIONS: Despite a universal testing policy, the rate of centralized HER2 test documentation was lower than expected and related to disease severity. Differences in regional reporting likely reflect ascertainment bias inherent to centralized pathology reporting rather than testing access. Improved HER2 reporting is encouraged for cancer registration, quality-of-care measurement, and program evaluation.
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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 | 0,006 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».