BOADICEA breast cancer risk prediction model: updates to cancer incidences, tumour pathology and web interface
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm (BOADICEA) is a risk prediction model that is used to compute probabilities of carrying mutations in the high-risk breast and ovarian cancer susceptibility genes BRCA1 and BRCA2, and to estimate the future risks of developing breast or ovarian cancer. In this paper, we describe updates to the BOADICEA model that extend its capabilities, make it easier to use in a clinical setting and yield more accurate predictions. METHODS: We describe: (1) updates to the statistical model to include cancer incidences from multiple populations; (2) updates to the distributions of tumour pathology characteristics using new data on BRCA1 and BRCA2 mutation carriers and women with breast cancer from the general population; (3) improvements to the computational efficiency of the algorithm so that risk calculations now run substantially faster; and (4) updates to the model's web interface to accommodate these new features and to make it easier to use in a clinical setting. RESULTS: We present results derived using the updated model, and demonstrate that the changes have a significant impact on risk predictions. CONCLUSION: All updates have been implemented in a new version of the BOADICEA web interface that is now available for general use: http://ccge.medschl.cam.ac.uk/boadicea/.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,010 |
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 ».