A performance and quality improvement intervention integrating molecular testing to support personalized cancer care in lung and thyroid cancers.
Notice bibliographique
Résumé
260 Background: Molecular testing (MT) remains underutilized in the diagnosis and treatment of cancer patients (pts), despite its potential to significantly impact clinical decision-making and outcomes. Performance Improvement (PI) targets gaps with focused interventions to enhance process effectiveness, while a Quality Improvement (QI) aims to improve overall care quality, emphasizing pts outcomes. This project aimed to evaluate the process and impact of a PI/QI intervention to optimize integration of MT for pts with lung, especially non-small-cell lung cancer (NSCLC), or thyroid cancer (TC) within two MD Anderson Cancer Network sites (A and B). Methods: This PI/QI project engaged physicians, advanced practice providers, nurses and research teams for up to 18 months from the two targeted sites. After baseline evaluation of MT PI/QI needs, each site identified practice gaps, set objectives and developed their context-specific action plan to optimize integration of MT for NSCLC/TC. Participants then attended 4 faculty-led interactive webinars focused on evidence and best practice guidelines on MT in these cancers. A longitudinal, mixed-methods evaluation was performed, including a review of electronic medical records (EMR) of NSCLC/TC pts (pre, during and post), questionnaires and qualitative interviews with PI/QI participants (6 months post) as complementary sources of data for contextualization. Results: Site A EMR at pre (n=295 NSCLC; n=7 TC) showed that 84% (254/302) of NSCLC/TC pts had at least single-gene mutations or immunohistochemistry testing. However, only 59% (177/302) had comprehensive next generation sequencing (NGS) on a large gene panel. The primary objective of site A was to optimize NGS testing. Site B EMR (n=112 NSCLC; n=3 TC) showed that 75% (86/115) had MT ordered, and 33% (38/115) had NGS. Site B primary objective was to increase all types of MT. After 18 months, site A EMR showed an estimated increase in NGS tests ordered to 76 tests/100 pts (+17% absolute increase from pre). After 6 months, site B EMR showed an increase of all MT to 83 tests/100 pts (+8% absolute increase from pre), and an increase of NGS tests to 44 tests/100 pts (+12% absolute increase from pre). Questionnaire responses and qualitative interviews (n=8) indicated that sites focused on optimizing workflows to offer comprehensive MT for personalized treatment. They also articulated how limited resources and time constraints were experienced and considered, notably in the delegation of new roles and responsibilities for improved coordination of care. Conclusions: The evaluation suggests that the PI/QI intervention enabled both sites and their healthcare teams to achieve targeted changes in MT, while still facing the challenges of a busy clinical environment. Findings can inform other organizations on strategies to optimize MT for all eligible cancer patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».