A Prospective, Multi-Center Clinical Utility Study Demonstrates That the 40-Gene Expression Profile (40-GEP) Test Impacts Clinical Management for Medicare-Eligible Patients with High-Risk Cutaneous Squamous Cell Carcinoma (cSCC)
Notice bibliographique
Résumé
The incidence and mortality rates of cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC) in the Medicare population are rapidly increasing. The current national guidelines are broad and the available staging systems for stratification are inadequate to accurately guide patient management. A prognostic 40-gene expression profile (40-GEP) test has demonstrated both analytical and clinical validity for assessment of metastatic risk of high-risk cSCC patients independent of traditional clinicopathologic factors. Real-world data have shown that clinicians can identify appropriate patients for 40-GEP testing and use this personalized, molecular risk stratification tool to guide risk-aligned clinical planning and patient management. The data herein focuses on 59 Medicare-eligible patients (≥65 years of age) enrolled within a multicenter, prospective Clinical Utility and Health Outcomes Study (UTILISE) conducted to demonstrate patterns of 40-GEP test utilization, distribution of results across clinicopathologic variables, and impact on clinician recommendations for clinical management of high-risk cSCC patients. Of patients under study, more than 80% of clinicians reported that the 40-GEP had a positive impact toward managing their high-risk SCC patient, 42% stated, a 40-GEP test result was the single most influential factor in determining management plans and 24% made changes to their treatment plan in after receiving the 40-GEP result‑ a clinical actionability rate comparable to those of currently covered molecular tests for cancer patients. This analysis demonstrates the positive impact the 40-GEP is having on clinicians’ assessment of risk for their high-risk cSCC patients, which, in line with guidelines, is driving risk-aligned changes in treatment plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».