Using a Family History Questionnaire to Identify Adult Patients with Increased Genetic Risk for Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sarcomas in adults can be associated with hereditary cancer syndromes characterized by early-onset predisposition to numerous types of cancer. Because of variability in familial presentation and the largely unexplained genetic basis of sarcomas, ascertainment of patients for whom a genetics evaluation is most indicated poses challenges. We assessed the utility of a Sarcoma Clinic Genetic Screening (scgs) questionnaire in facilitating that task. METHODS: Between 2008 and 2012, 169 patients (median age: 53 years; range: 17-88 years) completed a self-administered scgs questionnaire. A retrospective chart review was completed for all respondents, and descriptive statistics were reported. Probands were divided into two groups depending on whether they did or did not report a family history of Li-Fraumeni syndrome-type cancers. RESULTS: A family history of cancer (as far as 3rd-degree relatives) was reported in 113 of 163 sarcoma patients (69%). Eeles Li-Fraumeni-like (lfl) criteria were fulfilled in 46 probands (28%), Chompret lfl in 21 (13%), Birch lfl in 8 (5%), and classic Li-Fraumeni in none. In the 10 probands tested for TP53 mutations, 1 pathogenic mutation was found. Further investigation of selected families led to the discovery of germline mutations in MLH1, MSH2, and APC genes in 3 individuals. CONCLUSIONS: The scgs questionnaire was useful for ascertaining probands with sarcoma who could benefit from a genetic assessment. The tool allowed us to identify high-risk families fitting the criteria for lfl and, surprisingly, other hereditary cancer syndromes. Similar questionnaires could be used in other cancer-specific clinics to increase awareness of the genetic component of these cancers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».