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Enregistrement W4409686990 · doi:10.1016/j.jtocrr.2025.100837

Novel Approach to Proficiency Testing Reveals Significant Variations in Biomarker Practice Leading to Critical Differences in Lung Cancer Management

2025· article· en· W4409686990 sur OpenAlexafffundabout
Kassandra R. Bisson, Andrea Beharry, Normand Blais, Michael D. Carter, Parneet Cheema, Patrice Desmeules, John G. Garratt, Barbara Melosky, Bernard Lo, Stephanie Snow, Basile Tessier‐Cloutier, Edwin Tio, Stephen Yip, Jennifer Won, Brandon S. Sheffield

Notice bibliographique

RevueJTO Clinical and Research Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University Health CentreInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecWilliam Osler Health SystemQueen Elizabeth II Health Sciences CentreOttawa HospitalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesPfizer CanadaAmgen CanadaAstraZenecaPfizerAmgen
Mots-clésLung cancerBiomarkerMedicineCancerOncologyIntensive care medicineInternal medicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Timely access to quality biomarker testing in NSCLC is critical to patient outcomes. The Canadian Pathology Quality Assurance provides external quality assurance (EQA) to laboratories in Canada. The Canadian Pathology Quality Assurance has recently developed a novel approach to molecular biomarker EQA testing, assessing accuracy, turnaround time, and interpretation of reports. This study reports the results of the first end-to-end biomarker EQA challenge in NSCLC. Methods: Three challenge specimens were made using NSCLC tissue and paired with clinical vignettes mimicking referred-in cases. Participants were to provide all required molecular testing (immunohistochemistry and gene sequencing) and submit final reports for each case, while being timed. Reports were assessed by molecular pathologists and medical oncologists who recommended a systemic treatment based on vignettes and reports. Results: A total of 13 Canadian laboratories participated. The turnaround time of molecular reporting ranged from five to 57 (median 22.5) calendar days. Two laboratories (15%) reported their results within 2 weeks. Four laboratories (31%) reported the results of their biomarkers after more than 30 days.Only three laboratories received optimal status (23%). One laboratory (8%) failed due to a critical genotyping error, three (23%) received a suboptimal status due to inappropriately long turnaround times, and the remaining six (69%) received an adequate status. Conclusions: This report demonstrates the utility of this proficiency testing style compared with standard laboratory self-reporting. The approach has elucidated substantial differences in the quality of NSCLC biomarker results produced by Canadian laboratories. Ongoing efforts to improve turnaround times and clarity of reporting, including regular external measurement, are tools that can improve patient outcomes in NSCLC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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