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Enregistrement W3030535284 · doi:10.1200/jco.2020.38.29_suppl.283

An evaluation of administrative data linkage for measurement of real-world outcomes of large clinical panel sequencing for advanced solid tumors.

2020· article· en· W3030535284 sur OpenAlexaffabout
Ramy Saleh, Philippe L. Bédard, Paul Nguyen, Eoghan Ruadh Malone, Celeste Yu, Eitan Amir, Craig C. Earle, Bishal Gyawali, Aaron R. Hansen, Nicole Mittmann, Yingwei Peng, Trevor J. Pugh, Albiruni Ryan Abdul Razak, Peter Sabatini, Anna Spreafico, Tracy Stockley, Jonathon Torchia, Christine Williams, Lillian L. Siu, Timothy P. Hanna

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkQueen's UniversityOntario Institute for Cancer ResearchInstitute for Clinical Evaluative SciencesCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthPrincess Margaret Cancer CentreMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyConfidence intervalCancerClinical trialFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

283 Background: There is limited real-world evidence of impact of large clinical panel sequencing on treatment-matching for patients with advanced solid tumors. The province of Ontario has a single payer, publicly funded health care system. We linked genomic testing results from a prospective province-wide trial, OCTANE (Ontario-Wide Cancer TArgeted Nucleic Acid Evaluation), to administrative data to determine the feasibility of this approach for evaluating survival and the impact of sequencing on treatment matching. Methods: We linked all Ontario patients from Princess Margaret (PM) with panel testing results (tumor-only 555-gene panel) to province-wide administrative data on treatments and outcomes. Patients were recruited from August 2016 to August 2018. Only clinically actionable variants based upon OncoKB annotation (Level 1 and 2) were assessed for genotype-informed treatment matching. Results: All 888 eligible patients were successfully linked to administrative data. Mean age was 58 (±13) years, 635 (71.5%) were female. Most common disease sites were ovary (26.4%), uterus (14.0%), colorectal (11.8%) and breast (9.5%). Administrative data vital status was more complete than trial collected data with 262 of 476 deaths only recorded in administrative data. Median survival was 1.70 years (95% confidence interval 1.50-1.91). 247 (27.8%) had actionable mutations, most commonly PIK3CA (54.7%), BRCA1 (15.8%), BRCA2 (15.0%) and BRAF (8.9%). 37 (15.0%) and 42 (17.0%) patients with actionable mutations received targeted therapy within 6 and 12 months of test report date, respectively. Conclusions: This is the first known feasibility study of linked administrative data to measure outcomes of large clinical panel sequencing for patients with advanced solid tumors. Vital status was more complete with administrative data compared to trial-collected data, and treatment data was successfully linked. About one in twenty-one enrolled patients received genome-informed treatments within 12 months, or about one in six of all patients with actionable mutations. This may be due to short interval follow up, trial and drug access, successful standard of care treatments, early patient deterioration or limited alterations covered by the panel, among other causes.

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)0,257
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,439
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2570,439
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,577
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,002 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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