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Enregistrement W4306957266 · doi:10.1200/po.22.00033

Germline Testing and Somatic Tumor Testing for<i>BRCA1/2</i>Pathogenic Variants in Ovarian Cancer: What Is the Optimal Sequence of Testing?

2022· article· en· W4306957266 sur OpenAlex
Janice S. Kwon, Anna V. Tinker, Jennifer L. Santos, Katie Compton, Sophie Sun, Kasmintan A. Schrader, Aly Karsan

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJCO Precision Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermlineOlaparibPARP inhibitorOvarian cancerMedicineGenetic testingOncologyBRCA mutationGermline mutationPopulationInternal medicineCancerBiologyGeneticsMutationPolymerasePoly ADP ribose polymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE In 2020, ASCO recommended that all women with epithelial ovarian cancer have germline testing for BRCA1/2 mutations, and those without a germline pathogenic variant (PV) should have somatic tumor testing to determine eligibility for a poly (ADP-ribose) polymerase inhibitor. Consequently, the majority of patients with ovarian cancer will have both germline testing and somatic testing. An alternate strategy is tumor testing first and then germline testing if there is a PV in the tumor and/or significant family history. The objective was to conduct a cost-effectiveness analysis comparing the two testing strategies. METHODS The Markov model compared the costs (US dollars) and benefits of two testing strategies for newly diagnosed ovarian cancer: (1) ASCO strategy and (2) tumor testing triage for germline testing. Data were applied from SOLO-1, and costs were from wholesale acquisition prices, Medicare, and published sources. Sensitivity analyses accounted for uncertainty around various parameters. Monte Carlo simulation estimated the number tested and identified with germline and somatic BRCA PV for olaparib maintenance treatment annually in the US population. RESULTS The ASCO strategy was more effective but more costly than tumor testing triage in identifying patients for olaparib, with an incremental cost-effectiveness ratio of $281,296 US dollars per progression-free life year gained. Assuming 10,000 eligible patients with ovarian cancer annually, Monte Carlo simulation yielded comparable numbers of patients with BRCA PV in the germline and tumor with the ASCO and tumor testing triage strategies (2,080 v 2,062, respectively), but substantially higher number of patients tested using the ASCO strategy (8,052 v 3,076). CONCLUSION The ASCO strategy may identify more BRCA PVs but is not cost-effective. Tumor testing in epithelial ovarian cancer as triage for germline testing is the favored strategy in this health care system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,286 · 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