The impact of population-based EGFR testing in metastatic non-small cell lung cancer in Alberta.
Notice bibliographique
Résumé
e21139 Background: While Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) Tyrosine Kinase Inhibitors have been shown to be effective in phase III randomized trials, the value of targeted therapies have been challenging to evaluate at the population level. We examined the impact of population-level EGFR testing and treatment on survival outcomes among metastatic Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) patients. Methods: Real-world, population-level data were collected from all de novo metastatic non-squamous NSCLC patients in Alberta, Canada from 2004 to 2020. EGFR testing data were collected through Alberta Precision Laboratories using various text mining approaches. Differences in survival rates and overall survival (OS) pre (2004-2012) and post-initiation (post) (2013-2019) testing periods were evaluated using interrupted time series analyses. The impact of testing and subsequent treatment weas evaluated using multivariable Cox Proportional Hazards models. Results: In total, 4,578 metastatic NSCLC patients with a confirmed non-squamous cell carcinoma histology were diagnosed pre- EGFR testing and 4,457 patients were diagnosed post- EGFR testing (2013-2019). Among patients diagnosed in the pre- EGFR testing period, the 6-month, 1-year, and 2-year survival probabilities were 0.39 (95% CI: 0.38-0.41), 0.22 (95% CI: 0.21-0.23), and 0.09 (95% CI: 0.08-0.10), while the survival probabilities for patients diagnosed in the post- EGFR testing period were 0.45 (95% CI: 0.43-0.46), 0.29 (95% CI: 0.27-0.30), and 0.16 (95% CI: 0.15-0.1 7), respectively. After adjusting for baseline patient and clinical characteristics, OS in the post- EGFR period was significantly improved compared to the pre- EGFR period (HR: 0.81; 95% CI: 0.78-0.85). In the post-EGFR period, among patients who were treated with systemic therapy, those tested for an EGFR mutation had significantly greater survival than patients who were not tested HR of 0.81 (95% CI: 0.70-0.95). Conclusions: These results show the considerable impact of population-based molecular testing and subsequent targeted therapies on survival among advanced NSCLC patients. The estimates here can be used in future studies to evaluate the population-level cost-effectiveness of testing and treatment.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».