Challenges in diagnosis and biomarker testing for RET-altered lung and thyroid cancer care: an international mixed-method study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The introduction of new targeted therapies for RET-altered lung and thyroid cancers (LC/TC) has impacted pathologists' practice by making genomic testing more relevant. Variations in health systems and treatment access result in distinct clinical challenges and barriers. This study aimed to assess practice gaps and challenges experienced by pathologists involved in the diagnosis of RET-altered LC/TC, including biomarker testing, to inform educational solutions. METHODS: Pathologists in Germany, Japan, the UK, and US participated in this ethics-approved mixed-methods study, which included interviews and surveys (data collected January-March 2020). Qualitative data was thematically analysed, quantitative data was analysed with chi-square and Kruskal-Wallis H-tests, and both were triangulated. RESULTS: A total of 107 pathologists took part in this study. Knowledge gaps were reported regarding genomic testing for LC/TC in Japan (79/60%), the UK (73/66%), and the US (53/30%). Skill gaps were reported when selecting genomic biomarker tests to diagnose TC in Japan (79%), the UK (73%) and US (57%) and when performing specific biomarker tests, especially in Japan (82% for RET) and in the UK (75% for RET). Japanese participants (80%) reported uncertainty about what information to share with the multidisciplinary team to ensure optimal patient-centered care. At the time of data collection, pathologists in Japan faced access barriers to using RET biomarker tests: only 28% agreed that there are relevant RET genomic biomarker tests available in Japan, versus 67% to 90% in other countries. CONCLUSIONS: This study identified areas where pathologists need additional continuing professional development opportunities to enhance their competencies and better support delivery of care to patients with RET-altered lung or thyroid tumours. Addressing identified gaps and improving competencies of pathologists in this field should be emphasised in continuing medical education curricula and through quality improvement initiatives. Strategies deployed on an institutional and health system level should aim to improve interprofessional communication and genetic biomarker testing expertise.
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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 | 0,076 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».