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Enregistrement W2101183412 · doi:10.1186/1897-4287-7-16

Penetrance of HNPCC-related cancers in a retrolective cohort of 12 large Newfoundland families carrying a MSH2 founder mutation: an evaluation using modified segregation models

2009· article· en· W2101183412 sur OpenAlexafffundabout
Karen Kopciuk, Yun‐Hee Choi, Elena Parkhomenko, Patrick S. Parfrey, Jane Green, Laurent Briollais

Notice bibliographique

RevueHereditary Cancer in Clinical Practice · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalWestern UniversityMemorial University of NewfoundlandCancer Care OntarioAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPenetranceMedicineMSH2PopulationCohortCancerColorectal cancerOncologyInternal medicineGeneticsDNA mismatch repairBiologyPhenotypeEnvironmental healthGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate risk (penetrance) estimates for associated phenotypes in carriers of a major disease gene are important for genetic counselling of at-risk individuals. Population-specific estimates of penetrance are often needed as well. Families ascertained from high-risk disease clinics provide substantial data to estimate penetrance of a disease gene, but these estimates must be adjusted for possible specific sources of bias. METHODS: A cohort of 12 independently ascertained HNPCC families harbouring a founder MSH2 mutation was identified from a cancer genetics clinic in St. John's, Newfoundland, Canada. Carrier status was known for 247 family members but phenotype information on up to 85 additional relatives with unknown carrier status was available; using modified segregation models these additional individuals could be included in the analyses. Three HNPCC-related phenotypes were evaluated as age at diagnosis of: any HNPCC cancer (first cancer), colorectal cancer (CRC), and endometrial cancer (EC) for females. RESULTS: Lifetime (age 70) risk estimates for male and female carriers were similar for developing any HNPCC cancer (Males = 98.2%, 95% Confidence Interval (CI) = (93.8%, 99.9%); Females = 92.8%, 95% CI = (82.4%, 99.1%)) but female carriers experienced substantially reduced lifetime risk for developing CRC compared to male carriers (Females = 38.9%, 95% CI = (24.2%, 62.1%); Males = 84.5%, 95% CI = (67.3%, 91.3%)). Female non-carriers had very low lifetime risk for these two outcomes while male non-carriers had lifetime risks intermediate to the female carriers and non-carriers. Female carriers had a lifetime risk of developing EC of 82.4%. Relative risks for developing any HNPCC cancer (carriers relative to non-carriers) were substantially greater for females compared to their male counterparts (Females = 54.8, 95%CI = (4.4, 379.8); Males = 9.7, 95% CI = (0.3, 23.8)). Relative risks for developing CRC at age 70 were substantially greater for females compared to their male counterparts (Females = 23.7, 95%CI = (5.6, 137.9); Males = 6.8%, 95% CI = (2.3, 66.2)). However, the risk of developing CRC decreased with age among both genders. CONCLUSION: The proposed modified segregation-based models used to estimate age-specific risks for HNPCC phenotypes can reduce bias due to ascertainment and missing genotype information as well as provide estimates of absolute and relative risks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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