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Enregistrement W4406869988 · doi:10.1200/jco.2025.43.4_suppl.253

Real-world analysis of the impact of timing of biomarker testing on first-line treatment choice in patients with metastatic colorectal cancer in British Columbia.

2025· article· en· W4406869988 sur OpenAlexaboutno aff
Tae Hoon Lee, Tharani Krishnan, Sharlene Gill

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerOncologyBiomarkerCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

253 Background: The treatment landscape for metastatic colorectal cancer (mCRC) has evolved significantly, shifting from chemotherapy alone to more personalized approaches that include immune checkpoint inhibitors and targeted therapies. Treatment decisions in mCRC are driven by molecular characteristics, and current guidelines recommend a minimum standard of biomarker testing, such as mismatch repair (MMR) status, and RAS and BRAF mutations, at the time of metastatic disease diagnosis to guide treatment selection. This study aimed to assess the real-world implementation of biomarker testing in a contemporary cohort of mCRC patients in British Columbia (BC) and its impact on treatment decisions by medical oncologists. Methods: We conducted a retrospective chart review of patients who received first-line systemic therapy for mCRC in BC between January 2022 and December 2023. Patient demographics, tumour characteristics, and treatment details were obtained from the BC Cancer provincial pharmacy database. Medical oncology documentation and pathology reports were reviewed to determine the availability of biomarkers, including MMR status, and RAS and BRAF mutations (OncoPanel), at the time of initial medical oncology consultation, and to assess how these results influenced treatment plan. Results: To date, 71 eligible patients have been identified, with data collection ongoing. Of these, 82% had proficient MMR status, 17% had deficient MMR status, and 1% had incomplete data. RAS mutations were present in 55% of cases, while BRAF mutations were found in 21% (Table). At the time of the initial medical oncology consultation, MMR status was unavailable in 14 patients (20%), two of whom were later found to have deficient MMR status. OncoPanel results were unavailable for 63 patients (88%) at the time of the initial consultation, and in 16 of these cases (25%), the systemic therapy plan was modified once the results were received. Conclusions: Even in contemporary practice with publicly funded biomarker testing, the results for RAS and BRAF mutations were not available at the time of initial medical oncology consultation for most patients. Biomarker testing is an essential tool for guiding therapeutic decisions in mCRC. This subsequently led to treatment plan changes in one-quarter of cases after results were received. These findings highlight the importance of timely biomarker testing to ensure optimal and efficient treatment decision-making for all mCRC patients. Metastatic colorectal cancer biomarker testing. Proficient/WT Deficient/Mutated Incomplete MMR 58 12 1 RAS 29 39 3 BRAF 53 15 3

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,464
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,091 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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