The incidence of pancreatic cancer in BRCA1 and BRCA2 mutation carriers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Germline mutations in BRCA1 and BRCA2 predispose to pancreatic cancer. We estimated the incidence of pancreatic cancer in a cohort of female carriers of BRCA1 and BRCA2 mutation. We also estimated survival rates in pancreatic cancer cases from families with a BRCA mutation. METHODS: We followed 5149 women with a mutation for new cases of pancreatic cancer. The standardised incidence ratios (SIR) for pancreatic cancer were calculated based on age group and country of residence. We also reviewed the pedigrees of 8140 pedigrees with a BRCA1 or a BRCA2 mutation for those with a case of pancreatic cancer. We recorded the year of diagnosis and the year of death for 351 identified cases. RESULTS: Eight incident pancreatic cancer cases were identified among all mutation carriers. The SIR for BRCA1 carriers was 2.55 (95% CI=1.03-5.31, P=0.04) and for BRCA2 carriers was 2.13 (95% CI=0.36-7.03, P=0.3). The 5-year survival rate was 5% for cases from a BRCA1 family and 4% for cases from a BRCA2 family. CONCLUSION: The risk of pancreatic cancer is approximately doubled in female BRCA carriers. The poor survival in familial pancreatic cancer underscores the need for novel anti-tumoural strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».