Challenges in Implementing Personalized Medicine for Lung Cancer within a National Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
The traditional approach to the treatment of advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) relied on the uniform use of cytotoxic chemotherapy. Over the last eight years, this paradigm of care has been shifting towards the use of molecularly targeted agents. Epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations have emerged as an important biomarker for these targeted agents and multiple studies have shown that tyrosine kinase inhibitors (TKI) that inhibit EGFR are superior to traditional chemotherapy in patients possessing an EGFR mutation. Nationally funded health care systems face a number of challenges in implementing these targeted therapies, most related to the need to test for biomarkers that predict likelihood of benefiting from the drug. These obstacles include the challenge of getting a large enough tissue sample, workload of involved specialists, reliability of subtyping in NSCLC, differences in biomarker tests, and the disconnect between the funding of drugs and the related biomarker test. In order to improve patient outcomes, in a national healthcare system, there is a need for governments to accept the changing paradigm, invest in technology and build capacity for molecular testing to facilitate the implementation of improved patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».