Does family history predict the age at onset of new breast cancers in <i>BRCA1</i> and <i>BRCA2</i> mutation‐positive families?
Notice bibliographique
Résumé
Women who carry BRCA mutations are advised to begin breast cancer screening based on the age-specific risks of breast cancer development. It is not clear to what extent the family history of breast cancer influences age of onset. We evaluated the use of family history to predict the age of breast cancer onset in BRCA mutation carriers. Pedigrees from an Ontario-based registry were reviewed to identify the index case of breast cancer (most recent diagnosis) and other family cases of breast cancer. The youngest age of breast cancer diagnosis and mean age at breast cancer diagnosis in the other family cases were compared to the age of onset in the index case. The 260 BRCA1 and 213 BRCA2 pedigrees were reviewed. In BRCA2 families, the index case was diagnosed on average at 44.4 years when the youngest reported family case was less than or equal to 35 years, compared to 51.9 years when the earliest cases were diagnosed after age 50 (p = 0.04). A modest trend was seen for BRCA1 carriers, but this was not statistically significant. To a small extent, the onset of breast cancer in a BRCA2 mutation carrier can be predicted from her family history of cancer, however, the trend is modest and should not alter clinical recommendations regarding initiation of screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».