Clinical Use of Epidermal Growth Factor Receptor Testing in Patients With Advanced Lung Cancer by Physicians: Survey of US and International Patterns
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Guidelines recommend testing for EGFR mutation at diagnosis of advanced non-small-cell lung cancer to guide treatment. Two surveys, 18 months apart, aimed to identify changes in EGFR mutation testing and treatment practices in non-small-cell lung cancer. METHODS: The first survey of 562 physicians from Canada, France, Germany, Italy, Japan, South Korea, Spain, Taiwan, the United Kingdom, and the United States was conducted between December 2014 and January 2015. The second, between July and August 2016, surveyed 707 physicians in the same countries with the addition of China; China was excluded from year-on-year comparisons. RESULTS: Globally (excluding China), physicians requested EGFR mutation testing in 80% (excluding China; 2015: 81%) of patients before first-line therapy. In 2016, 18% of results were not received before initiating treatment, a significant improvement over 2015 (23%). Reasons for not testing included tumor histology, insufficient tissue, poor performance status, and long turnaround time, although this had significantly improved in 2016 from 2015. Prolonging of survival/extending life was deemed the most important therapy goal in first-line treatment of both cohorts. CONCLUSION: Improvements in availability of test results before first-line therapy were seen, but incomplete implementation of guidelines is still observed, resulting in a large proportion of patients not receiving tyrosine kinase inhibitor treatment on the basis of mutation status. The reasons for not testing remained the same, year-on-year: tumor histology, insufficient tissue, poor performance status, and long test turnaround time. Receiving timely results must be addressed, if treatment parity for eligible patients can be achieved. Physician education and closer guideline concordance are key steps to improve outcomes.
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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 découle