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Enregistrement W3010851249 · doi:10.1200/jco.2012.30.15_suppl.e18061

Utility of nonsurgical diagnostic specimens in cellular differentiation and molecular profiling (EGFR mutation and EML4-ALK detection) of NSCLC.

2012· article· en· W3010851249 sur OpenAlexaff
Victor Cohen, Amanda Levitt, Goulnar Kasymjanova, Jason Agulnik, Amr Al Banna, David Small, Carmela Pepe, Alan Spatz, Guilherme Brandao

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgical pathologyPathologyFine-needle aspirationImmunohistochemistryCytologyBiopsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18061 Background: The utility of different non-surgical specimens for the accurate determination of cellular and molecular attributes in NSCLC has yet to be established. The primary objective of this study was to determine and compare the yield of non-surgical specimens for the accurate cellular differentiation of NSCLC and analysis of EGFR and EML4-ALK mutations. Methods: Patients with a histologic diagnosis of NSCLC from January 2004 to September 2010 were included. Diagnosis was based on cytological characteristics and IHC analysis. Fragment analysis and real-time PCR methods were used for EGFR mutation detection. EML4-ALK rearrangements were detected by FISH. Diagnostic specimens were divided into pathology specimens (PS) and cytology specimens (CS). PS included surgical and non-surgical biopsies. CS included FNA (TBNA and TTNA) and body fluid samples. These groups were compared using χ2 analyses. Yield of histologic analysis was compared in a subgroup of patients who underwent both surgical and non-surgical procedures. Results: 715 patients were included in the study. The yield of CS when compared to PS was lower for cellular differentiation (76% vs. 91%, p <0.0001) and IHC (70% vs. 89%, p <0.0001). Among the CS, TTNA provided better yield than TBNA for cellular differentiation (89% vs. 67%, p < 0.0001) and IHC (85% vs. 72%, p = 0.023). 94 patients underwent both surgical and non-surgical procedures. As compared to surgical biopsies, the yield of non-surgical procedures for cellular classification was 81% in body fluid samples, 68% in FNA, and 88% in non-surgical biopsies. 320 patients were tested for both EGFR and EML4-ALK mutations. The yield of CS versus PS was lower for EGFR mutation status (74% vs. 93% p < 0.0001). Among the CS, TTNA provided better yield than TBNA for EGFR mutation analysis (90% vs. 70%, p = 0.045) and body fluid samples were least likely (59%) to provide EGFR mutation status. Three EML4-ALK FISH-positive cases were identified. All samples were PS. All EML4-ALK positive cases tested negative for EGFR mutations. Conclusions: Non-surgical lung biopsy specimens can yield sufficient samples for histologic assignment and mutational analysis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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