Reduced wait times for molecular-biomarker testing among patients with advanced lung cancer using parallel sample processing and closed-loop communication: the Continuous Oncopanel and ALK Status Tracking (COAST) Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given how crucial molecular-biomarker testing is to treatment decisions for advanced non-small cell lung cancer (NSCLC), guidelines recommend a turnaround time (TAT) of 14 calendar days from receiving specimen to test result, and 3 days to receive a specimen from outside pathology lab. Current TAT for molecular-biomarker testing in British Columbia (BC), Canada frequently exceeds these recommendations. Thus, we launched a quality improvement (QI) initiative to improve TAT of molecular-biomarker testing. METHODS: We assembled a multidisciplinary team to identify areas contributing to delays in molecular-biomarker testing. We designed and conducted three Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles. Cycles 1 and 2 involved changing requisition delivery method from fax to email between BC Cancer Vancouver Centre (BCCV) and two outside hospitals with the highest volume of specimens. Cycle 3 introduced parallel processing of specimens at BCCV pathology lab and concurrent molecular-biomarker testing. TAT was evaluated before and after these process changes along with staff satisfaction via survey. RESULTS: The average TAT from test request to specimen received by BCCV was reduced from 6.4 days prechange to 4.6 days postchange. The TAT from specimen receipt by BCCV to report availability was reduced from a median of 22-16 days. Report availability for initial medical oncology consultation increased from a median of 13%-29%. The staff satisfaction survey revealed an enhanced experience with the new process, particularly for our nurse navigator. CONCLUSION: The TAT for molecular-biomarker testing is an ongoing and complex challenge for healthcare systems worldwide. This QI project is a step towards addressing province-wide reduction in wait times for molecular-biomarker testing results in BC. We continue to explore further ideas to improve workflow metrics and patient care among patients with advanced NSCLC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».