Next-generation sequencing of non-small cell lung cancer at a Quebec health care cancer centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is the leading cause of cancer death in both men and women. Quebec has the highest lung cancer mortality out of all provinces in Canada, believed to be caused by higher smoking rates. Molecular testing for lung cancer is standard of care due to the discovery of actionable driver mutations that can be targeted with tyrosine kinase inhibitors. To date, no detailed molecular testing characterization of Quebec patients with lung cancer using next generation sequencing (NGS) has been performed. MATERIALS AND METHODS: The aim of this study was to describe the genomic landscape of patients with lung cancer (n = 997) who underwent NGS molecular testing at a tertiary care center in Quebec and to correlate it with clinical and pathology variables. RESULTS: Compared to 10 other NGS studies found through a structured search strategy, our cohort had a higher prevalence of KRAS mutations (39.2%) compared to most geographical locations. Additionally, we observed a significant positive association between decreasing age and a higher proportion of KRAS G12C mutations. CONCLUSION: Overall, it remains important to assess institutional rates of actionable driver mutations to help guide governing bodies, fuel clinical trials and create benchmarks for expected rates as quality metrics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».