Rate of Egfr Mutation Testing for Patients with Nonsquamous Non-Small-Cell Lung Cancer with Implementation of Reflex Testing by Pathologists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Testing for mutation of the EGFR (epidermal growth factor receptor) gene is a standard of care for patients with advanced nonsquamous non-small-cell lung cancer (nsclc). To improve timely access to EGFR results, a few centres implemented reflex testing, defined as a request for EGFR testing by the pathologist at the time of a nonsquamous nsclc diagnosis. We evaluated the impact of reflex testing on EGFR testing rates. Methods: A retrospective observational review of the Web-based AstraZeneca Canada EGFR Database from 1 April 2010 to 31 March 2014 found centres within Ontario that had requested EGFR testing through the database and that had implemented reflex testing (with at least 2 years’ worth of data, including the pre- and post-implementation period). Results: The 7 included centres had requested EGFR tests for 2214 patients. The proportion of pathologists requesting EGFR tests increased after implementation of reflex testing (53% vs. 4%); conversely, the proportion of medical oncologists requesting tests decreased (46% vs. 95%, p < 0.001). After implementation of reflex testing, the mean number of patients having EGFR testing per centre per month increased significantly [12.6 vs. 4.9 (range: 4.5–14.9), p < 0.001]. Before reflex testing, EGFR testing rates showed a significant monthly increase over time (1.37 more tests per month; 95% confidence interval: 1.19 to 1.55 tests; p < 0.001). That trend could not account for the observed increase with reflex testing, because an immediate increase in EGFR test requests was observed with the introduction of reflex testing (p = 0.003), and the overall trend was sustained throughout the post–reflex testing period (p < 0.001). Conclusions: Reflex EGFR testing for patients with nonsquamous nsclc was successfully implemented at multiple centres and was associated with an increase in EGFR testing.
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 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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».