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Enregistrement W2299484300 · doi:10.1200/jop.2015.010165

Beta-Testing of Next-Generation DNA Sequencing for Patients With Advanced Cancers Treated at Community Hospitals

2016· letter· en· W2299484300 sur OpenAlexaff
Daphne Day, Philippe L. Bédard

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialLung cancerOncologyPrecision medicineInternal medicinePersonalized medicineTargeted therapyCancerBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple nonrandomized studies have demonstrated that cancer drug treatments selected on the basis of tumor genomic alterations are superior to nontargeted therapies. A pooled analysis of phase II single-agent studies reported that biomarkermatched therapy was an independent predictor of improved outcome. However, the prospective SHIVA randomized trial failed to show an improvement in progressionfree survival with the use of molecularly targeted agents matched to genomic alterations outside of their indications when compared with physician’s choice of nonmatched standard therapy. Many large academic institutions and cooperative research groups have launched nextgeneration sequencing (NGS) testing initiatives to facilitate enrollment in precision medicine clinical trials. There are also ongoing umbrella (histology-specific) and basket (histology-agnostic, aberrationspecific) clinical trials that incorporate the results of NGS testing for treatment assignment to genotype-matched therapies (Lung Master Protocol [Lung-MAP], NCT02154490; A Biomarker-Integrated Targeted Therapy Study-2 [BATTLE-2], NCT01248247; National Cancer Institute [NCI]-Molecular Analysis for Therapy Choice [MATCH], NCT02465060; My Pathway, NCT02091141). NGS profiling is also commercially available, and despite limited evidence of clinical usefulness, it is used increasingly to guide use of off-label therapy for patients with advanced refractory cancers. There are limited data about the clinical impact of targeted NGS profiling for patients treated at community hospitals. Although the majority of patients with cancer in the United States are treated in community settings, most clinical trial participants receive their primary cancer treatment at academic centers. It is estimated that only 3% of adult patients with cancer participate in clinical trials in the United States, and patients in rural areas have lower rates of participation compared with those in metropolitan regions. Even among patients who travel to an academic center for a clinical trial assessment, many ultimately do not participate because of the logistical challenges of receiving treatment far away from their home. For example, Meric-Bernstam et al recently reported their experience with 2,000 consecutive patients with advanced solid tumors who underwent genomic profiling at MD Anderson Cancer Center. They found that 17% of patients did not return to MD Anderson after testing, and 13% chose to be treated closer to home, underscoring the importance of integrating genomic profiling within the context of community-based cancer care. Mantripragada et al describe the results of a genomic profiling program that enrolled 200 patients with advanced solid tumors and hematologic malignancies

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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