Novel Approach to Proficiency Testing Reveals Significant Variations in Biomarker Practice Leading to Critical Differences in Lung Cancer Management
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».