Validation of Molecular Pathology Codes for the Identification of Mutational Testing in Lung and Colon Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Targeted therapy for patients with lung and colon cancer based on tumor molecular profiles is an important cancer treatment strategy, but the impact of gene mutation tests on cancer treatment and outcomes in large populations is not clear. In this study, we assessed the accuracy of an algorithm to identify tumor mutation testing in administrative claims data during a period before test-specific Current Procedural Terminology codes were available. MATERIALS AND METHODS: We used Pennsylvania Cancer Registry data to select patients with lung or colon cancer diagnosed between 2007 and 2011 who were treated at the University of Pennsylvania Health System, and we obtained their administrative claims. A combination of Current Procedural Terminology laboratory codes (stacking codes) was used to identify potential tumor mutation testing in the claims data. Patients' electronic medical records were then searched to determine whether tumor mutation testing actually had been performed. The sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) were calculated. RESULTS: An algorithm using stacking codes had moderate sensitivity (86% for lung cancer and 81% for colon cancer) and high specificity (98% for lung cancer and 96% for colon cancer). Sensitivity and specificity did not vary significantly during 2007-2011. In patients with lung cancer, PPV was 98% and NPV was 92%. In patients with colon cancer, PPV was 96% and NPV was 83%. CONCLUSIONS: An algorithm using stacking codes can identify tumor mutation testing in administrative claims data among patients with lung and colon cancer with a high degree of accuracy.
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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 | 0,013 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».