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Enregistrement W2019997116 · doi:10.1158/1940-6207.capr-13-0359

Evaluation of Clinical Criteria for the Identification of Lynch Syndrome among Unselected Patients with Endometrial Cancer

2014· article· en· W2019997116 sur OpenAlexaff
Amanda Bruegl, Bojana Djordjevic, Brittany Batte, Molly S. Daniels, Bryan Fellman, Diana L. Urbauer, Rajyalakshmi Luthra, Charlotte C. Sun, Karen H. Lu, Russell R. Broaddus

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésLynch syndromeMedicineEndometrial cancerFamily historyOncologyInternal medicineCancerMLH1GynecologyCohortPopulationConfidence intervalDNA mismatch repairColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical criteria, primarily young age of cancer onset and family history of signature cancers, have been developed to identify individuals at elevated risk for Lynch syndrome with the goals of early identification and cancer prevention. In 2007, the Society of Gynecologic Oncology (SGO)-codified criteria for women presenting with gynecologic cancers. These criteria have not been validated in a population-based setting. For 412 unselected endometrial cancers, immunohistochemical expression of DNA mismatch repair proteins and MLH1 methylation were assessed to classify tumors as sporadic or probable Lynch syndrome (PLS). In this cohort, 10.5% of patients were designated as PLS based on tumor testing. The sensitivity and specificity of the SGO criteria to identify these same cases were 32.6% [95% confidence interval (CI), 19.2-48.5] and 77% (95% CI, 72.7-81.8), respectively. With the exception of tumor location in the lower uterine segment, multivariate analysis of clinical features, family history, and pathologic variables failed to identify significant differences between the sporadic and PLS groups. A simplified cost-effectiveness analysis demonstrated that the SGO clinical criteria and universal tissue testing strategies had comparable costs per patient with PLS identified. In conclusion, the SGO criteria successfully identify PLS cases among women with endometrial cancer who are young or have significant family history of signature tumors. However, a larger proportion of patients with PLS who are older and have less significant family history are not detected by this screening strategy. Universal tissue testing may be necessary to capture more individuals at risk for having 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations49
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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