Cancer risks in first-degree relatives of CHEK2 mutation carriers: effects of mutation type and cancer site in proband
Notice bibliographique
Résumé
It is important to have accurate knowledge of the range of cancers associated with various CHEK2 mutations, and of the lifetime risks of cancer associated with each. We wished to establish the relationship between family history, mutation type and cancer risk in families with a CHEK2 mutation. We obtained a blood sample and pedigree information from 2012 unselected women with breast cancer, from 2007 men with prostate cancer and from 1934 patients with colon cancer, from hospitals throughout Poland. Genetic testing was carried out for four founder CHEK2 mutations on all 5953 specimens and 533 carriers were identified. We estimated the risk to age 75 for any cancer in the 2544 first-degree relatives to be 22.3%. After adjusting for mutation type, the risk of breast cancer was much higher among relatives of probands with breast cancer than among relatives of patients with prostate or colon cancer (HR=3.6; 95% CI=2.1-6.2; P=0.0001). Similarly, the risk of prostate cancer was higher among relatives of probands with prostate cancer than among relatives of patients with breast or colon cancer (HR=4.4; 95% CI=2.2-8.7; P=0.0001) and the risk of colon cancer was higher among relatives of probands with colon cancer than among relatives of patients with prostate or breast cancer (HR=4.2; 95% CI=2.4-7.8; P=0.0001). These analyses suggest that the risk of cancer in a carrier of a CHEK2 mutation is dependent on the family history of cancer.
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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 ».