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Enregistrement W1970001421 · doi:10.1002/ijc.21962

Hereditary cancer predisposition in children: Genetic basis and clinical implications

2006· review· en· W1970001421 sur OpenAlexaff
Brigitte Strahm, David Malkin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHedgehog Signaling Pathway Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLi–Fraumeni syndromeGenetic predispositionCancerContext (archaeology)MedicineRetinoblastomaGermline mutationDiseaseGeneticsMutationBiologyPathologyGeneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although cancer predisposition syndromes are rare and malignancies arising in this context account for only 1-10% of childhood tumors, studies performed in affected patients and their families have been of unique value for the understanding of cancer development. Three classes of genes (tumor suppressor genes, oncogenes and stability genes) have been identified and shown to be involved in the pathogenesis of familial, as well as sporadic tumors. Cancer has long been recognized as a genetic disease of somatic cells. Despite improved understanding of the molecular basis of predisposition to cancer and better diagnostic tools, the care of these patients and their families remains a major challenge for the clinician. Medical, psychological, ethical and legal issues have to be considered. This review focuses on examples of each class of inherited cancer predisposition syndromes with special implications for patients in the pediatric age group, including retinoblastoma predisposition, Li-Fraumeni syndrome, multiple endocrine neoplasia disorders and Fanconi anemia. The genetic basis of cancer predisposition is discussed as well as the major concepts and controversies in the clinical management of these patients and their families.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,382 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations121
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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