How to Screen for Hereditary Cancers in General Pathology Practice
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: -As a pathologist, an awareness of the particular diagnoses that can serve as "sentinels" for an underlying genetic syndrome can be incredibly beneficial to patients and their families. This is a complex and ever-changing field of medicine, where remaining up to date with diagnostic and treatment options is challenging. Simply raising the possibility of an underlying syndrome may not, in itself, be diagnostic; however, this may present an opportunity for genetic assessment, and possibly early intervention or primary prevention of disease in the kindred. In the last decade, immunohistochemistry has emerged as a useful tool in hereditary cancer screening. This is best exemplified by the use of mismatch repair immunohistochemistry as a screening tool in colorectal and endometrioid carcinomas. Reflex testing of all tumors for deficiencies in these proteins is now resulting in superior identification and treatment of Lynch-associated cancers, and families harboring these syndromes. Despite the success and potential value of immunohistochemistry as a genetic screening tool, hematoxylin-eosin morphology remains a valuable tool for hereditary cancer screening and is the focus of this article. OBJECTIVE: -To highlight the utility of hematoxylin-eosin morphology as a valuable tool for hereditary cancer screening. DATA SOURCES: -Primary literature review with PubMed. CONCLUSIONS: -Recognition of tumors associated with cancer predisposition may identify individuals and families at high risk for cancer and may also have peridiagnostic utility with regard to implications for targeted therapy.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».