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Enregistrement W2153902453 · doi:10.1146/annurev.med.52.1.371

Genetic Testing for Cancer Predisposition

2001· review· en· W2153902453 sur OpenAlexfundno aff
Charis Eng, Heather Hampel, Albert de la Chapelle

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Medicine · 2001
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthSamfundet FolkhälsanNational Comprehensive Cancer NetworkSusan G. KomenOhio State UniversityBreast Cancer Research FoundationSusan G. Komen for the Cure
Mots-clésMedicineGenetic testingLi–Fraumeni syndromeCancer syndromeFamilial adenomatous polyposisCancerGenetic counselingLynch syndromeColorectal cancerDiseaseMedical geneticsGenetic predispositionBreast cancerGermline mutationInternal medicineGeneticsMutationBiologyDNA mismatch repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical cancer genetics is becoming an integral part of the care of cancer patients. This review describes the clinical aspects, genetics, and clinical genetic management of most of the major hereditary cancer susceptibility syndromes. Multiple endocrine neoplasia type 2, von Hippel-Lindau disease, and familial adenomatous polyposis are examples of syndromes for which genetic testing to identify at-risk family members is considered the standard of care. Genetic testing for these syndromes is sensitive and affordable, and it will change medical management. Cancer genetic counseling and testing is probably beneficial in other syndromes, such as the hereditary breast cancer syndromes, hereditary nonpolyposis colorectal cancer syndrome, Peutz-Jeghers syndrome, and juvenile polyposis. There are also hereditary cancer syndromes for which testing is not yet available and/or is unlikely to change medical management, including Li-Fraumeni syndrome and hereditary malignant melanoma. Thorough medical care requires the identification of families likely to have a hereditary cancer susceptibility syndrome for referral to cancer genetics professionals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations117
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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