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Enregistrement W1974331314 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-1296

Abstract 1296: Family history of cancer and rhabdomyosarcoma in children: a report from the Children's Oncology Group

2014· article· en· W1974331314 sur OpenAlexaff
Philip J. Lupo, Heather E. Danysh, Sharon E. Plon, David Malkin, Simone Hettmer, Douglas S. Hawkins, Stephen X. Skapek, Logan G. Spector, Karin Papworth, Beatrice Melin, Erik B. Erhardt, Seymour Grufferman

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRhabdomyosarcomaFamily historyOdds ratioCancerCancer registrySarcomaPopulationConfidence intervalPediatricsInternal medicineOncologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Rhabdomyosarcoma (RMS) is the most common soft tissue sarcoma in children. In the United States, about 350 children are diagnosed with RMS per year. The two major histologic subtypes of RMS are embryonal (ERMS; approximately 70% of cases) and alveolar (ARMS; approximately 30% of cases). A small percentage of RMS cases are associated with germline mutations in TP53, HRAS, and NF1. However, it has been difficult to show if inherited susceptibility may play a role in sporadic cases due to the rarity of these tumors and the potential etiologic heterogeneity between subtypes. Objective: In order to better characterize genetic susceptibility to childhood RMS, we evaluated the role of family history of cancer using data from the largest case-control study of RMS to date. Methods: Cases (n=322) were enrolled from the third trial run by the Intergroup Rhabdomyosarcoma Study Group. Population-based controls (n=322) were pair matched to cases on race, sex, and age. Conditional logistic regression was used to evaluate cancer history among first- and second-degree relatives and the association with childhood RMS by generating adjusted odds ratios (aOR) and 95% confidence intervals (CI). Stratified analyses were conducted to independently evaluate the association of family cancer history and childhood RMS for children who had relatives diagnosed with a cancer before the age of 40 years and those with relatives diagnosed when older than 40 years. The association of family cancer history and childhood RMS was also assessed separately for children diagnosed with ERMS and those diagnosed with ARMS. Results: While there were no statistically significant associations, three patterns appeared to emerge: 1) having any first degree relative with a history of cancer was more common in RMS cases than controls (aOR=1.46, 95% CI: 0.72-2.97); 2) having a first degree relative who was younger at diagnosis (<40 years of age) appeared to convey a greater risk of RMS (aOR=1.55, 95% CI: 0.96-2.51); and 3) having a first degree relative with cancer was more common for those with ERMS compared to ARMS (aOR=1.58, 95% CI: 0.61-4.10 vs. aOR=1.01, 95% CI: 0.29-3.50, respectively). Conclusions: In the largest analysis of its kind to date, we found that family history of cancer appeared to increase the risk of childhood RMS. While the associations were not statistically significant, this is likely due to the low prevalence of family cancer history in this population (i.e., 6.6% overall). Ultimately, these findings tentatively support the role of inherited genetic susceptibility in the development of childhood RMS. Citation Format: Philip J. Lupo, Heather E. Danysh, Sharon E. Plon, David Malkin, Simone Hettmer, Douglas S. Hawkins, Stephen X. Skapek, Logan G. Spector, Karin Papworth, Beatrice Melin, Erik B. Erhardt, Seymour Grufferman. Family history of cancer and rhabdomyosarcoma in children: a report from the Children's Oncology Group. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 1296. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-1296

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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