MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113865865 · doi:10.1186/s13058-014-0474-y

Refined histopathological predictors of BRCA1 and BRCA2mutation status: a large-scale analysis of breast cancer characteristics from the BCAC, CIMBA, and ENIGMA consortia

2014· article· en· W2113865865 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensJuravinski HospitalMcMaster University Medical CentreCanada Research ChairsUniversity Health NetworkUniversity of New BrunswickUniversity of TorontoMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesUniversitätsklinikum Hamburg-EppendorfInstituto de Salud Carlos IIICancer Council VictoriaMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchSchool of MedicineU.S. Department of DefenseCancer Research UKUniversität UlmNational Health and Medical Research CouncilUniversiti MalayaOulun YliopistoDeutsche KrebshilfeMedizinischen Hochschule HannoverKuopion Yliopistollinen SairaalaKarolinska InstitutetBundesministerium für Bildung und ForschungMinisterio de Economía y CompetitividadDeutsche Gesetzliche UnfallversicherungNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekKommunfullmäktige, Stockholms StadMinistero della SaluteAcademy of FinlandRobert Bosch StiftungCancer Research InstituteAgency for Science, Technology and ResearchNational Breast Cancer FoundationCancer Center, University of KansasCancerfondenFundación Mutua MadrileñaNational Cancer InstituteCancer Institute NSWBreast Cancer CampaignNational Institute for Health and Care ResearchKWF KankerbestrijdingPeter MacCallum Cancer CentreHerlev HospitalNational Institutes of HealthDavid F. and Margaret T. Grohne Family FoundationUniversity of WestminsterDeutsches KrebsforschungszentrumKansas Bioscience AuthoritySundhed og Sygdom, Det Frie ForskningsrådAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroItä-Suomen YliopistoHelsingin ja Uudenmaan SairaanhoitopiiriFox Chase Cancer CenterEberhard Karls Universität TübingenMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterSusan G. Komen for the CureRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnBeth Israel Deaconess Medical CenterRoyal Marsden NHS Foundation TrustHuntsman Cancer InstituteMayo ClinicBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésSurgical oncologyBreast cancerMedicineOncologyInternal medicineScale (ratio)Cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The distribution of histopathological features of invasive breast tumors in BRCA1 or BRCA2 germline mutation carriers differs from that of individuals with no known mutation. Histopathological features thus have utility for mutation prediction, including statistical modeling to assess pathogenicity of BRCA1 or BRCA2 variants of uncertain clinical significance. We analyzed large pathology datasets accrued by the Consortium of Investigators of Modifiers of BRCA1/2 (CIMBA) and the Breast Cancer Association Consortium (BCAC) to reassess histopathological predictors of BRCA1 and BRCA2 mutation status, and provide robust likelihood ratio (LR) estimates for statistical modeling. METHODS: Selection criteria for study/center inclusion were estrogen receptor (ER) status or grade data available for invasive breast cancer diagnosed younger than 70 years. The dataset included 4,477 BRCA1 mutation carriers, 2,565 BRCA2 mutation carriers, and 47,565 BCAC breast cancer cases. Country-stratified estimates of the likelihood of mutation status by histopathological markers were derived using a Mantel-Haenszel approach. RESULTS: ER-positive phenotype negatively predicted BRCA1 mutation status, irrespective of grade (LRs from 0.08 to 0.90). ER-negative grade 3 histopathology was more predictive of positive BRCA1 mutation status in women 50 years or older (LR = 4.13 (3.70 to 4.62)) versus younger than 50 years (LR = 3.16 (2.96 to 3.37)). For BRCA2, ER-positive grade 3 phenotype modestly predicted positive mutation status irrespective of age (LR = 1.7-fold), whereas ER-negative grade 3 features modestly predicted positive mutation status at 50 years or older (LR = 1.54 (1.27 to 1.88)). Triple-negative tumor status was highly predictive of BRCA1 mutation status for women younger than 50 years (LR = 3.73 (3.43 to 4.05)) and 50 years or older (LR = 4.41 (3.86 to 5.04)), and modestly predictive of positive BRCA2 mutation status in women 50 years or older (LR = 1.79 (1.42 to 2.24)). CONCLUSIONS: These results refine likelihood-ratio estimates for predicting BRCA1 and BRCA2 mutation status by using commonly measured histopathological features. Age at diagnosis is an important variable for most analyses, and grade is more informative than ER status for BRCA2 mutation carrier prediction. The estimates will improve BRCA1 and BRCA2 variant classification and inform patient mutation testing and clinical management.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,306 · 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