MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281963646 · doi:10.5489/cuaj.7954

Recommendations for the implementation of genetic testing for metastatic prostate cancer patients in Canada

2022· article· en· W4281963646 sur OpenAlexafffundvenueabout
Shamini Selvarajah, Kasmintan A. Schrader, Michael Kolinsky, Ricardo Rendon, Soufiane El Hallani, Neil Fleshner, Sebastién J. Hotte, Justin Lorentz, Karen Panabaker, Renée Perrier, Frédéric Pouliot, Alan Spatz, Stephen Yip, Kim Chi

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité LavalAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreLondon Health Sciences CentreMcMaster UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of AlbertaBC Cancer AgencyDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMerck CanadaAstellas PharmaIncyteIpsenCanadian Urological AssociationAstraZeneca CanadaEisaiMacroGenicsDaiichi Sankyo EuropeJanssen CanadaSanofiAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésGenetic testingGeneticistGenetic counselingMedicineMultidisciplinary approachProstate cancerCancerFamily medicineBioinformaticsInternal medicineGeneticsBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Genetic testing in advanced prostate cancer is rapidly moving to become standard of care. Testing for genetic alterations in genes involved in DNA repair pathways, particularly those implicated in the homologous recombination repair (HRR) pathway, in patients with metastatic prostate cancer (mPCa) can inform selection of optimal therapies, as well as provide information about familial cancer risks; however, there are currently no consistent Canadian guidelines in place for genetic testing in mPCa. METHODS: A multidisciplinary steering committee guided the process of an environmental scan to define the current landscape, as well as the perceived challenges, through interviews with specialists from 14 sites across Canada. The challenges most commonly identified include limited testing guidelines and protocols, inadequate education and awareness, and insufficient resources. Following the environmental scan, an expert multidisciplinary working group with pan-Canadian representation from medical oncologists, urologists, medical geneticists, genetic counsellors, pathologists, and clinical laboratory scientists convened in virtual meetings to discuss the challenges in implementation of genetic testing in mPCa across Canada. RESULTS: Key recommendations from the working group include implementation of germline and tumor HRR testing for all patients with mPCa, with a mainstreaming model in which non-geneticist clinicians can initiate germline testing. The working group defined the roles and responsibilities of the various healthcare providers (HCPs) involved in the genetic testing pathway for mPCa patients. In addition, the educational needs for all HCPs involved in the genetic testing pathway for mPCa were defined. CONCLUSIONS: As genetic testing for mPCa becomes standard of care, additional resources and investments will be required to implement the changes that will be needed to support the necessary volume of genetic testing, to ensure equitable access, and to provide education to all stakeholders.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Urological Association JournalMême sujetProstate Cancer Treatment and ResearchTravaux en français237 207