Increased cancer risks for relatives of very early-onset breast cancer cases with and without BRCA1 and BRCA2 mutations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known regarding cancer risks for relatives of women with very early-onset breast cancer. METHODS: We studied 2208 parents and siblings of 504 unselected population-based Caucasian women with breast cancer diagnosed before age 35 years (103 from USA, 124 from Canada and 277 from Australia), 41 known to carry a mutation (24 in BRCA1, 16 in BRCA2 and one in both genes). Cancer-specific standardised incidence ratios (SIRs) were estimated by comparing the number of affected relatives (50% verified overall) with that expected based on incidences specific for country, sex, age and year of birth. RESULTS: For relatives of carriers, the female breast cancer SIRs were 13.13 (95% CI 6.57-26.26) and 12.52 (5.21-30.07) for BRCA1 and BRCA2, respectively. The ovarian cancer SIR was 12.38 (3.1-49.51) for BRCA1 and the prostate cancer SIR was 18.55 (4.64-74.17) for BRCA2. For relatives of non-carriers, the SIRs for female breast, prostate, lung, brain and urinary cancers were 4.03 (2.91-5.93), 5.25 (2.50-11.01), 7.73 (4.74-12.62), 5.19 (2.33-11.54) and 4.35 (1.81-10.46), respectively. For non-carriers, the SIRs remained elevated and were statistically significant for breast and prostate cancer when based on verified cancers. CONCLUSION: First-degree relatives of women with very early-onset breast cancer are at increased risk of cancers not explained by BRCA1 and BRCA2 mutations.
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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 ».