Prediction of Lynch Syndrome in Consecutive Patients With Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lynch syndrome is caused by inherited mutations in DNA mismatch repair genes (primarily MSH2, MLH1, MSH6, and PMS2) and is one of the most prevalent inherited cancer syndromes. Several models have been developed to predict the occurrence of Lynch syndrome in high-risk patients and families, but it is not known how these models compare with one another or how they perform for colorectal cancer patients from the general population. We used data from such patients to test the ability of four models--Leiden, MMRpredict, PREMM(1,2), and MMRpro--to distinguish between those who did and did not carry DNA mismatch repair gene mutations. METHODS: We studied a consecutive series of 725 patients who were younger than 75 years at colorectal cancer diagnosis and whose DNA mismatch repair gene mutation status was available; 18 of the 725 patients carried such a mutation. For each model, we calculated the risk score, compared the observed number of mutations with the expected number, and determined the receiver operating characteristics. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Although all four models overestimated the probability of a mutation (range = 1.2- to 4.3-fold), especially in low-risk patients, they could discriminate between carriers and noncarriers of a mismatch repair mutation. The areas under the receiver operating characteristics curves from the four models ranged from 0.91 to 0.96. Carriers of mutations in the MSH6 or PMS2 genes had lower risk scores than carriers of MSH2 or MLH1 mutations. For example, the MMRpredict model gave median risk scores of 24% and 94% (P < .015) for MSH6-PMS2 and MSH2-MLH1 mutation carriers, respectively. For the Leiden, MMRpredict, and PREMM(1,2) models, correcting the risk scores for bias introduced by family size improved their power to discriminate between carriers and noncarriers. After correcting for family size, the best model was MMRpredict, which achieved a sensitivity of 94% (95% confidence interval [CI] = 73% to 99%) and a specificity of 91% (95% CI = 88% to 93%) and identified a smaller proportion of patients than the revised Bethesda criteria as those who should undergo additional molecular or immunohistochemical testing (11% vs 50%). CONCLUSION: MMRpredict was the best-performing model for identifying colorectal cancer patients who are at high risk of carrying a DNA mismatch repair gene mutation and thus should be screened for Lynch syndrome.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».