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Record W4312363285 · doi:10.1159/000526948

Konsensusempfehlungen zur Optimierung von Tests auf neue geeignete Zielmutationen bei nicht kleinzelligem Lungenkrebs

2022· article· de· W4312363285 on OpenAlexaff
Diana Beşliu-Ionescu, Tracy Stockley, Shantanu Banerji, Christian Couture, Cheryl A. Mather, Zhaolin Xu, Normand Blais, Parneet Cheema, Quincy S. Chu, Barbara Melosky, Natasha B. Leighl

Bibliographic record

VenueKompass Pneumologie · 2022
Typearticle
Languagede
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicCancer Genomics and Diagnostics
Canadian institutionsPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of AlbertaUniversité LavalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalWilliam Osler Health SystemQueen Elizabeth II Health Sciences CentreInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of ManitobaUniversity Health NetworkCancerCare ManitobaDalhousie UniversityUniversity of TorontoSpinal Cord Injury BC
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ein nicht kleinzelliges Lungenkarzinom (NSCLC) wird seit jeher mit einer schlechten Prognose und einer geringen Überlebensrate von bis zu 5 Jahren in Verbindung gebracht, aber der Einsatz zielgerichteter Therapien beim NSCLC hat die Behandlungsergebnisse für die Patienten in den letzten 10 Jahren verbessert. Die Entwicklung neuer zielgerichteter Therapien beschleunigt sich und damit auch der Bedarf an molekularen Tests für neue Mutationen, die als Ziele geeignet sind. Da die Komplexität der Biomarkertests beim NSCLC zunimmt, besteht ein Bedarf an Leitlinien für den Umgang mit dem im Fluss befindlichen Behandlungsstandard beim NSCLC, für pragmatische molekulare Testbedingungen und für die Optimierung des Ergebnisberichts. Eine multidisziplinäre Expertengruppe mit Vertretern aus der medizinischen Onkologie, der Pathologie und der klinischen Genetik kam über virtuelle Treffen zusammen, um Konsensusempfehlungen für Tests auf neue geeignete Zielmutationen beim NSCLC zu erarbeiten. Die Arbeitsgruppe betonte, wie wichtig es ist, alle potenziellen Zielmutationen genau und rechtzeitig zu testen, um die Behandlung der Krankheit mit gezielten Therapien zu optimieren. Daher empfiehlt das Expertengremium, dass alle möglichen Zielmutationen routinemäßig bei der Diagnose von NSCLC als Teil eines umfassenden Panels getestet werden, wobei Methoden verwendet werden sollten, die alle relevanten mutierten Zielgene erkennen können. Darüber hinaus sollten auf Wunsch des behandelnden Arztes umfassende Biomarkertests durchgeführt werden, wenn sich eine Resistenz gegen eine zielgerichtete Therapie entwickelt. Die multidisziplinäre Expertenarbeitsgruppe gab auch Empfehlungen für die Berichterstattung ab, um die nötige Klarheit und einfache Interpretation der Ergebnisse durch die behandelnden Ärzte zu gewährleisten und der raschen Entwicklung der klinischen Anwendbarkeit dieser Mutationen Rechnung zu tragen. Molekulare Tests auf alle geeigneten Zielmutationen beim NSCLC sind der Schlüssel für die Behandlungsentscheidung und den Zugang zu neuen Therapien. Diese Konsensusempfehlungen sind als Leitfaden für die weitere Optimierung der molekularen Tests auf neue geeignete Zielmutationen gedacht.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.485
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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