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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».