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Enregistrement W2049501769 · doi:10.1111/j.1399-0004.2012.01855.x

Age‐specific incidence rates for breast cancer in carriers of BRCA1 mutations from Norway

2012· article· en· W2049501769 sur OpenAlexaff
Pål Møller, Lovise Mæhle, Anita Vabø, Neal Clark, Peng Sun, SA Narod

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineIncidence (geometry)PenetranceCohortDemographyCancerGynecologyInternal medicineObstetricsOncologyGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incidence rates of breast cancer among women with a BRCA1 mutation vary according to their reproductive histories and country of residence. To measure cancer incidence, it is best to follow-up cohort of healthy women prospectively. We followed up a cohort of 675 women with a BRCA1 mutation who did not have breast or ovarian cancer before inclusion and who had a normal clinical examination and mammography at first visit. After a mean of 7.1 years, 98 incident cases of breast cancer were recorded in the cohort. Annual cancer incidence rates were calculated, and based on these, a penetrance curve was constructed. The average annual cancer risk for the Norwegian women from age 25 to 70 was 2.0%. Founder mutations had lower incidence rate (1.7%) than less frequent mutations (2.5%) (p = 0.03). The peak incidence (3.1% annual risk) was observed in women from age 50 to 59. The age-specific annual incidence rates and penetrance estimate were compared with published figures for women from North America and from Poland. The risk of breast cancer to age 70 was estimated to be 61% for women from Norway, compared with 55% for women from Poland and 69% for women from North America.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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