Recommendations for Cancer Surveillance in Individuals with RASopathies and Other Rare Genetic Conditions with Increased Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In October 2016, the American Association for Cancer Research held a meeting of international childhood cancer predisposition syndrome experts to evaluate the current knowledge of these syndromes and to propose consensus surveillance recommendations. Herein, we summarize clinical and genetic aspects of RASopathies and Sotos, Weaver, Rubinstein-Taybi, Schinzel-Giedion, and NKX2-1 syndromes as well as specific metabolic disorders known to be associated with increased childhood cancer risk. In addition, the expert panel reviewed whether sufficient data exist to make a recommendation that all patients with these disorders be offered cancer surveillance. For all syndromes, the panel recommends increased awareness and prompt assessment of clinical symptoms. Patients with Costello syndrome have the highest cancer risk, and cancer surveillance should be considered. Regular physical examinations and complete blood counts can be performed in infants with Noonan syndrome if specific PTPN11 or KRAS mutations are present, and in patients with CBL syndrome. Also, the high brain tumor risk in patients with L-2 hydroxyglutaric aciduria may warrant regular screening with brain MRIs. For most syndromes, surveillance may be needed for nonmalignant health problems. Clin Cancer Res; 23(12); e83–e90. ©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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».