Prevention and Management of Hereditary Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
It has been 10 years since the BRCA1 gene was first identified. During this decade, genetic testing for breast cancer susceptibility has been incorporated into the practice of oncology. In this process, the identification of families at the highest hereditary risk for cancer has served as a model to test strategies for prevention or early detection of breast malignancies. An emerging literature has explored primary prevention through risk reducing surgery and chemoprevention, as well as secondary prevention utilizing such approaches as magnetic resonance imaging (MRI) to achieve early detection of breast cancer in women with BRCA1 or BRCA2 mutations. Tailored treatments are being explored for newly diagnosed women with BRCA mutations. Ultimately, individual risk estimates and clinical management plans will be generated for women carrying BRCA mutations, based on consideration of the particular mutation inherited and also on the presence of modifying genetic and environmental factors. Both BRCA1 and BRCA2 are involved in the cellular response to DNA damage and interact with other proteins involved in double-stranded DNA repair. The effects of inherited mutations in these genes are similar, and mutations of both types predispose carriers to female and male breast cancer, and to ovarian cancer. The risk of male breast cancer is higher in BRCA2 carriers; ovarian cancer risk is higher in those carrying BRCA1 mutations. In addition, BRCA2 mutations appear to predispose both men and women to a wide range of other cancer types. The reasons for these tissue-specific differences between the two genes is not clear.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».