Referred molecular testing as a barrier to optimal treatment decision making in metastatic non-small cell lung cancer: experience at a tertiary academic institution in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Molecular testing is critical to guiding treatment decisions in vulnerable patients with metastatic non-small cell lung cancer (mNSCLC), with testing delays associated with prolonged treatment times and higher mortality. Here, we evaluated the time from initial mNSCLC diagnosis to treatment decision (TTD) following implementation of in-house EGFR, ALK, and PD-L1 testing at our institution. Methods: We conducted a retrospective chart review of 165 patients (send-out testing, n=92; in-house testing, n=73) with newly diagnosed stage IV NSCLC treated at our institution. Data were compared during the send-out (March 2017-May 2019) and in-house (July 2019-March 2021) testing periods. We performed a detailed workflow analysis to provide insight on the pre-analytic, analytic, and post-analytic intervals that constituted the total TTD. Results: TTD was significantly shorter with in-house testing (10 days vs.18 days, p<0.0001), driven largely by decreased internal handling/specimen transit times (2 days vs. 3 days, p<0.0001) and laboratory turnaround times (TAT, 3 days vs. 8 days, p<0.0001), with 96% of in-house cases meeting the international guideline of a ≤10-day intra-laboratory TAT (vs.74% send-out, p<0.001). Eighty-eight percent of patients with in-house testing had results available at their first oncology consultation (vs. 52% send-out, p<0.0001), and all patients with in-house testing had results available at the time of treatment decision (vs. 86% send-out, p=0.57). Conclusion: Our results demonstrate the advantages of in-house biomarker testing for mNSCLC at high-volume oncology centres. Incorporation of in-house testing may reduce barriers to offering personalized medicine by improving the time to optimal systemic therapy decision.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».