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Enregistrement W2141866322 · doi:10.1093/jnci/djp473

Risks of Lynch Syndrome Cancers for MSH6 Mutation Carriers

2009· article· en· W2141866322 sur OpenAlexafffund
Laura Baglietto, Noralane M. Lindor, James G. Dowty, Darren M. White, Anja Wagner, E. Gómez, A. H. J. T. Vriends, Nicola Cartwright, Rebecca A. Barnetson, Susan M. Farrington, Albert Tenesa, Heather Hampel, Daniel D. Buchanan, Sven Arnold, Joanne Young, Michael D. Walsh, Jeremy R. Jass, Finlay Macrae, Yoland Antill, Ingrid Winship, Graham G. Giles, Jack Goldblatt, Susan Parry, Graeme Suthers, Barbara Leggett, Malinda L. Butz, Melyssa Aronson, Jenny N. Poynter, John A. Baron, Loı̈c Le Marchand, Robert W. Haile, Steve Gallinger, John L. Hopper, John D. Potter, Albert de la Chapelle, Hans F. A. Vasen, Malcolm G. Dunlop, Stephen N. Thibodeau, Mark A. Jenkins

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Cancer InstituteUniversity of TorontoUniversity of MelbourneDartmouth CollegeImperial College LondonInstitute of GeneticsOhio State UniversityNational Institutes of HealthUniversiteit LeidenCancer Research UKUniversity of Minnesota
Mots-clésLynch syndromeMedicineMSH6PopulationInternal medicineCancerColorectal cancerEndometrial cancerHazard ratioGermline mutationOncologyGynecologyConfidence intervalMutationGeneticsBiologyDNA mismatch repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Germline mutations in MSH6 account for 10%-20% of Lynch syndrome colorectal cancers caused by hereditary DNA mismatch repair gene mutations. Because there have been only a few studies of mutation carriers, their cancer risks are uncertain. METHODS: We identified 113 families of MSH6 mutation carriers from five countries that we ascertained through family cancer clinics and population-based cancer registries. Mutation status, sex, age, and histories of cancer, polypectomy, and hysterectomy were sought from 3104 of their relatives. Age-specific cumulative risks for carriers and hazard ratios (HRs) for cancer risks of carriers, compared with those of the general population of the same country, were estimated by use of a modified segregation analysis with appropriate conditioning depending on ascertainment. RESULTS: For MSH6 mutation carriers, the estimated cumulative risks to ages 70 and 80 years, respectively, were as follows: for colorectal cancer, 22% (95% confidence interval [CI] = 14% to 32%) and 44% (95% CI = 28% to 62%) for men and 10% (95% CI = 5% to 17%) and 20% (95% CI = 11% to 35%) for women; for endometrial cancer, 26% (95% CI = 18% to 36%) and 44% (95% CI = 30% to 58%); and for any cancer associated with Lynch syndrome, 24% (95% CI = 16% to 37%) and 47% (95% CI = 32% to 66%) for men and 40% (95% CI = 32% to 52%) and 65% (95% CI = 53% to 78%) for women. Compared with incidence for the general population, MSH6 mutation carriers had an eightfold increased incidence of colorectal cancer (HR = 7.6, 95% CI = 5.4 to 10.8), which was independent of sex and age. Women who were MSH6 mutation carriers had a 26-fold increased incidence of endometrial cancer (HR = 25.5, 95% CI = 16.8 to 38.7) and a sixfold increased incidence of other cancers associated with Lynch syndrome (HR = 6.0, 95% CI = 3.4 to 10.7). CONCLUSION: We have obtained precise and accurate estimates of both absolute and relative cancer risks for MSH6 mutation carriers.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations377
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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