Approach to Biomarker Testing: Perspectives from Various Specialties
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite its importance for patient outcomes, biomarker testing for lung cancer is not uniformly integrated into the Canadian health care system. To better understand current practice patterns for lung cancer biomarker testing, we assessed physician perspectives by specialty and region. METHODS: A national survey of Canadian lung cancer specialists was conducted to understand their perspectives on biomarker testing in lung cancer. The 11-item survey assessed the current practice and challenges of testing. The survey was sent to 375 specialists. RESULTS: The overall response rate for the survey was 36%. Nearly all specialists reported that knowing tumour genotyping results affects patient outcome and influences the treatment decision. Medical oncologists most commonly initiated molecular testing; however, most respondents suggested a shared model involving medical oncologists and pathologists. More than half of all responding specialists had the perception that fewer than 25% of test results are available for first-line treatment decisions. Identified barriers to routine testing for all lung cancer patients included cost, lack of funding, tissue availability, and sample quality. CONCLUSIONS: There was clear agreement that biomarker testing is important in determining appropriate treatment for patients. There is a need for general consensus on who should initiate molecular testing. Clear clinical guidance for pathologists has to be established for molecular testing, including defining the population to be tested, the timing of testing, and the tests to be performed. Testing could be facilitated by including more information on diagnostic sample requisitions, such as clinical suspicion of primary lung cancer, cancer history, and other samples already collected.
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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 | 0,032 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».