A high frequency of <i>BRCA</i> mutations in young black women with breast cancer residing in Florida
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Black women are disproportionately affected with triple-negative breast cancer and have relatively poor survival. To the authors' knowledge, it is not known to what extent differences in the clinical presentation of breast cancer between non-Hispanic white women and black women can be accounted for by the presence of mutations in the BRCA1 and BRCA2 genes. The authors sought to evaluate the frequency of BRCA pathogenic variants in a population-based sample of young black women with breast cancer. METHODS: Black women diagnosed with invasive breast cancer at age ≤50 years from 2009 to 2012 were recruited to the study through the Florida Cancer Registry. Participants underwent genetic counseling, completed a study questionnaire, and consented to release of their medical records. Saliva specimens were collected for BRCA sequencing and large rearrangement testing through multiplex ligation-dependent probe amplification. RESULTS: A DNA sample was evaluated for 396 women, 49 of whom (12.4%) had a mutation in BRCA1 or BRCA2. Eight recurrent mutations accounted for 49% of all pathogenic variants. CONCLUSIONS: To the authors' knowledge, the prevalence of BRCA mutations among the Florida-based sample of young black women with breast cancer in the current study exceeds that previously reported for non-Hispanic white women. It is appropriate to recommend BRCA testing in all young black women with invasive breast cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».