From barriers to solutions: an expert-based algorithm for cholangiocarcinoma and other biliary tract cancers testing in the Era of precision oncology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Biliary tract cancer (BTC) comprises a group of aggressive malignancies with poor prognosis and limited therapeutic options. Next-generation sequencing (NGS) has advanced BTC management by identifying targetable genomic alterations. However, routine multigene NGS testing faces clinical, logistical, and economic barriers to widespread implementation. AREAS COVERED: A multidisciplinary panel of eight experts from Germany, France, the UK, Spain, and Italy convened to explore national challenges in NGS adoption and propose a structured molecular profiling approach. Discussions addressed pre-analytical tissue handling, sequencing strategies, and access limitations. EXPERT OPINION: Despite molecular advances, NGS access varies significantly across Europe. Barriers include suboptimal tissue sampling, restricted reimbursement, infrastructure gaps, and limited bioinformatics support. The panel recommends combined DNA and RNA sequencing as the ideal approach. In settings without NGS, referral to equipped centers is advised, with single-gene assays reserved for essential targets. This algorithm is a temporary yet practical guide to inform treatment decisions under current healthcare constraints, aiming to support equitable and informed care for BTC patients.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».