Genetic testing for <i>RAD51C</i> mutations: in the clinic and community
Notice bibliographique
Résumé
Much of the observed familial clustering of breast and ovarian cancer cannot be explained by mutations in BRCA1 and BRCA2. Several other cancer susceptibility genes have been identified, but their value in routine clinical genetic testing is still unclear. Germline mutations in RAD51C have been identified in about 1% of hereditary breast and ovarian cancer families. RAD51C mutations are predominantly found in families with a history of ovarian cancer and are rare in families with a history of breast cancer alone. RAD51C is primarily an ovarian cancer susceptibility gene. A mutation is present in approximately 1% of unselected ovarian cancers. Among mutation carriers, the lifetime risk of ovarian cancer is approximately 9%. The average age at onset is approximately 60 years; this suggests that preventive oophorectomy can be delayed until after natural menopause. Under current guidelines, genetic testing for RAD51C is expected to have a limited impact on ovarian cancer incidence at a population level. This is because the penetrance is 9% to age 80; the great majority of families with mutations would be represented by a single case of ovarian cancer, these are potentially preventable through population screening but not through screening of established ovarian cancer families.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».