<i>CHEK2</i>-Positive Breast Cancers in Young Polish Women
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the contribution of CHEK2 mutations to early-onset breast cancer in Poland and to establish the characteristic features of these cancers. EXPERIMENTAL DESIGN: We studied 3,228 women diagnosed with breast cancer under the age of 51 years and 5,496 population controls. CHEK2 mutations were detected by RFLP-PCR or allele-specific oligonucleotide-PCR assays. Clinical and pathologic features of CHEK2-positive cases and CHEK2-negative cases were compared. RESULTS: A truncating CHEK2 mutation (1100delC or IVS2+1G>A) was seen in 47 of 3,228 cases and in 34 of 5,496 controls (odds ratio, 2.4; P = 0.0001). The CHEK2 I157T missense mutation was present in 207 of 3,228 cases, compared with 264 of 5,496 controls (odds ratio, 1.4; P = 0.002). Breast cancers in women with a CHEK2 mutation were more commonly of lobular histology (21.5% versus 15.8%; P = 0.05), of size >2 cm (54.8% versus 43.5%; P = 0.01), or of multicentric origin (28.7% versus 19.5%; P = 0.01) than were cancers from women without a CHEK2 mutation. Bilateral cancers were equally common in both subgroups. CONCLUSION: Three founder alleles in CHEK2 contribute to early-onset breast cancer in Poland. Breast tumors which arise in carriers of CHEK2 mutations seem to be similar to those of breast cancers in the population at large.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».