Cancer and Central Nervous System Tumor Surveillance in Pediatric Neurofibromatosis 1
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although the neurofibromatoses consist of at least three autosomal dominantly inherited disorders, neurofibromatosis 1 (NF1), neurofibromatosis 2 (NF2), and schwannomatosis, NF1 represents a multisystem pleiotropic condition very different from the other two. NF1 is a genetic syndrome first manifesting in childhood; affecting multiple organs, childhood development, and neurocognitive status; and presenting the clinician with often complex management decisions that require a multidisciplinary approach. Molecular genetic testing (see article for detailed discussion) is recommended to confirm NF1, particularly in children fulfilling only pigmentary features of the diagnostic criteria. Although cancer risk is not the major issue facing an individual with NF1 during childhood, the condition causes significantly increased malignancy risks compared with the general population. Specifically, NF1 is associated with highly elevated risks of juvenile myelomonocytic leukemia, rhabdomyosarcoma, and malignant peripheral nerve sheath tumor as well as substantial risks of noninvasive pilocytic astrocytoma, particularly optic pathway glioma (OPG), which represent a major management issue. Until 8 years of age, clinical assessment for OPG is advised every 6 to 12 months, but routine MRI assessment is not currently advised in asymptomatic individuals with NF1 and no signs of clinical visual pathway disturbance. Routine surveillance for other malignancies is not recommended, but clinicians and parents should be aware of the small risks (<1%) of certain specific individual malignancies (e.g., rhabdomyosarcoma). Tumors do contribute to both morbidity and mortality, especially later in life. A single whole-body MRI should be considered at transition to adulthood to assist in determining approaches to long-term follow-up. Clin Cancer Res; 23(12); e46–e53. ©2017 AACR. See all articles in the online-only CCR Pediatric Oncology Series.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».