<i>PTEN, DICER1, FH</i>, and Their Associated Tumor Susceptibility Syndromes: Clinical Features, Genetics, and Surveillance Recommendations in Childhood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PTEN hamartoma tumor syndrome (PHTS), DICER1 syndrome, and hereditary leiomyomatosis and renal cell cancer (HLRCC) syndrome are pleiotropic tumor predisposition syndromes that include benign and malignant neoplasms affecting adults and children. PHTS includes several disorders with shared and distinct clinical features. These are associated with elevated lifetime risk of breast, thyroid, endometrial, colorectal, and renal cancers as well as melanoma. Thyroid cancer represents the predominant cancer risk under age 20 years. DICER1 syndrome includes risk for pleuropulmonary blastoma, cystic nephroma, ovarian sex cord–stromal tumors, and multinodular goiter and thyroid carcinoma as well as brain tumors including pineoblastoma and pituitary blastoma. Individuals with HLRCC may develop multiple cutaneous and uterine leiomyomas, and they have an elevated risk of renal cell carcinoma. For each of these syndromes, a summary of the key syndromic features is provided, the underlying genetic events are discussed, and specific screening is recommended. Clin Cancer Res; 23(12); e76–e82. ©2017 AACR. See all articles in the online-only CCR Pediatric Oncology Series.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».