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Enregistrement W1898380426 · doi:10.1002/ijc.29641

Lynch syndrome and cervical cancer

2015· article· en· W1898380426 sur OpenAlexaffabout
Yoland Antill, James G. Dowty, Aung Ko Win, Tina Thompson, Michael D. Walsh, Margaret C. Cummings, Steven Gallinger, Noralane M. Lindor, Loı̈c Le Marchand, John L. Hopper, Polly A. Newcomb, Robert W. Haile, James M. Church, Katherine Tucker, Daniel D. Buchanan, Joanne Young, Ingrid Winship, Mark A. Jenkins

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteRoyal Australasian College of Physicians
Mots-clésLynch syndromeMedicineMSH6Cervical cancerMLH1PopulationColorectal cancerPMS2Internal medicineCancerOncologyIncidence (geometry)GynecologyDNA mismatch repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carriers of germline mutations in DNA mismatch repair (MMR) genes are at increased risk of several cancers including colorectal and gynecologic cancers (Lynch syndrome). There is no substantial evidence that these mutations are associated with an increased risk of cervical cancer. A total of 369 families with at least one carrier of a mutation in a MMR gene (133 MLH1, 174 MSH2, 35 MSH6 and 27 PMS2) were ascertained via population cancer registries or via family cancer clinics in Australia, New Zealand, Canada, and USA. Personal and family histories of cancer were obtained from participant interviews. Modified segregation analysis was used to estimate the hazard ratio (incidence rates for carriers relative to those for the general population), and age-specific cumulative risks of cervical cancer for carriers. A total of 65 cases of cervical cancer were reported (including 10 verified by pathology reports). The estimated incidence was 5.6 fold (95% CI: 2.3-13.8; p = 0.001) higher for carriers than for the general population with a corresponding cumulative risk to 80 years of 4.5% (95% CI: 1.9-10.7%) compared with 0.8% for the general population. The mean age at diagnosis was 43.1 years (95% CI: 40.0-46.2), 3.9 years younger than the reported USA population mean of 47.0 years (p = 0.02). Women with MMR gene mutations were found to have an increased risk of cervical cancer. Due to limited pathology verification we cannot be certain that a proportion of these cases were not lower uterine segment endometrial cancers involving the endocervix, a recognized cancer of Lynch syndrome.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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