Biomarker Turnaround Times and Impact on Treatment Decisions in Patients with Advanced Non-Small Cell Lung Carcinoma at a Large Canadian Community Hospital with an Affiliated Regional Cancer Centre
Notice bibliographique
Résumé
Background: Timely reporting of molecular biomarkers is critical in guiding optimal treatment decisions in patients with advanced non-small cell lung carcinoma (NSCLC). Any delays along the tissue or treatment pathway may be associated with suboptimal treatment/outcomes and a reduced quality of life. For many centres, biomarkers are tested off-site. Methods: A retrospective chart review of 123 patients with advanced NSCLC seen between 1 June 2021 and 30 June 2022 was conducted. With a focus on core biomarkers (PD L1, EGFR, and ALK), the outcome variables were as follows: total turnaround time (total TAT), divided into pre-laboratory, laboratory, and post-laboratory time intervals, as well as time to treatment decision (TOTD) and time to optimal systemic therapy decision (TOTSD). Results: At first consult, only 20.3% of patients had all core biomarker results available. The median total TAT was significantly longer for non-squamous (non-SCC) than squamous cell carcinoma (SCC) specimens (36.5 versus 22 days, p < 0.001). The median pre-laboratory time for the entire cohort was 5 calendar days. The median laboratory testing time was greater for non-SCC compared to the SCC specimens (23 versus 12 days, p < 0.001). The median time from consult to TOTD was 19 calendar days for the entire cohort. Conclusions: This study emphasizes the need for the expansion of regional resources to meet the clinical needs of advanced NSCLC patients treated at a regional cancer centre which uses an off-site molecular laboratory.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».