Estrogen receptor status in CHEK2‐positive breast cancers: implications for chemoprevention
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the relationship between CHEK2 mutation status and estrogen receptor (ER) status in unselected cases of early-onset breast cancer from Poland, we screened 4441 women diagnosed with breast cancer younger than 51 years and 7217 controls for three inherited mutations in CHEK2 (1100delC, IVS2+1G>A, del5395). ER status was compared between CHEK2-positive and CHEK2-negative breast cancer cases. A truncating mutation in CHEK2 was seen in 140 of 4441 cases and in 70 of 7217 controls [odds ratio (OR) = 3.3; 95% CI = 2.5-4.4; p < 0.0001]. ER status was available for 92 of 140 mutation carriers and for 3001 of 4301 non-carriers with breast cancer. The OR was higher for ER-positive cancers (OR = 3.9; 95% CI = 2.7-5.4; p < 0.0001) than for ER-negative cancers (OR = 2.1; 95% CI = 1.3-3.3; p = 0.002). Sixty-six of the 92 breast cancers in carriers of CHEK2 truncating mutations were ER positive compared with 1742 of the 3001 breast cancers in non-carriers (72% vs 58%; p = 0.01). Women with a CHEK2 mutation face a fourfold increase in the risk of ER-positive breast cancer and might be candidates for tamoxifen chemoprevention.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».