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Enregistrement W2104807356 · doi:10.1111/cge.12548

Genetic testing for <i>RAD51C</i> mutations: in the clinic and community

2014· review· en· W2104807356 sur OpenAlexaff
Victoria Sopik, Mohammad R. Akbari, Steven A. Narod

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerBreast cancerPenetranceGermline mutationMedicineGenetic testingFamily historyOncologyPopulationCancerBRCA mutationInternal medicineMutationGeneticsBiologyGenePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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