Clinical and molecular predictors of mortality in neurofibromatosis 2: a UK national analysis of 1192 patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurofibromatosis 2 (NF2) is an autosomal-dominant tumour predisposition syndrome characterised by bilateral vestibular schwannomas, considerable morbidity and reduced life expectancy. Although genotype-phenotype correlations are well established in NF2, little is known about effects of mutation type or location within the gene on mortality. Improvements in NF2 diagnosis and management have occurred, but their effect on patient survival is unknown. METHODS: We evaluated clinical and molecular predictors of mortality in 1192 patients (771 with known causal mutations) identified through the UK National NF2 Registry. Kaplan-Meier survival and Cox regression analyses were used to evaluate predictors of mortality, with jackknife adjustment of parameter SEs to account for the strong intrafamilial phenotypic correlations that occur in NF2. RESULTS: The study included 241 deaths during 10 995 patient-years of follow-up since diagnosis. Early age at diagnosis and the presence of intracranial meningiomas were associated with increased mortality, and having a mosaic, rather than non-mosaic, NF2 mutation was associated with reduced mortality. Patients with splice-site or missense mutations had lower mortality than patients with truncating mutations (OR 0.459, 95% CI 0.213 to 0.990, and OR 0.196, 95% CI 0.213 to 0.990, respectively). Patients with splice-site mutations in exons 6-15 had lower mortality than patients with splice-site mutations in exons 1-5 (OR 0.333, 95% CI 0.129 to 0.858). The mortality of patients with NF2 diagnosed in more recent decades was lower than that of patients diagnosed earlier. CONCLUSIONS: Continuing advances in molecular diagnosis, imaging and treatment of NF2-associated tumours offer hope for even better survival in the future.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».