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Enregistrement W2118222215 · doi:10.1093/jnci/djn499

Prediction of Lynch Syndrome in Consecutive Patients With Colorectal Cancer

2009· article· en· W2118222215 sur OpenAlexaff
Roger C. Green, Patrick S. Parfrey, Michael O. Woods, H. Banfield Younghusband

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLynch syndromeMSH6PMS2MLH1MSH2Colorectal cancerDNA mismatch repairMutationMedicinePopulationGeneticsGene mutationInternal medicineOncologyCancerMutation rateBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations97
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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