Evaluating the Implementation and Impact of BRAF Reflex Mutation Testing in Melanoma, Lung, and Colorectal Cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reflex molecular testing, the process of profiling specimens at diagnosis, is emerging in oncology, allowing for prompt therapy initiation, and potentially improving outcomes. This study evaluates the impact of reflex BRAF testing on treatment timelines and outcomes in melanoma, lung and colorectal cancers at the McGill University Health Center (MUHC). METHODS: A retrospective chart review was conducted at the MUHC. The study included patients with melanoma, lung, and colorectal cancers who underwent BRAF testing from 2017 to 2022. Data on demographics, cancer type, stage, test ordering specialist, testing method, and treatment outcomes were extracted. Statistical analyses included descriptive and multivariate regression analyses. RESULTS: 518 BRAF molecular tests were performed, with 173 patients meeting the inclusion criteria [median age 72 (IQR 60-80 years), 46.2% female]. Of these, 75.7% had melanoma, 23.7% colorectal cancer and 0.58% lung cancer. Pathologists ordered 71.1% of BRAF tests, primarily relying on immunohistochemistry. By 2022, all BRAF results were available before oncology consultations. Patients with pre-consultation BRAF results were more likely to receive targeted therapy (59.4% vs 36.4%). The availability of BRAF test results was associated with quicker treatment initiation and better alignment of therapy with mutation status. CONCLUSION: mutation testing, enhancing clinical care by ensuring the timely availability of test results. Delays in testing may adversely affect clinical decision-making and therapy selection, highlighting the need for standardized reflex testing protocols across Canada to optimize patient outcomes in melanoma, lung, and colorectal cancers.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».