Ability of known susceptibility SNPs to predict colorectal cancer risk for persons with and without a family history
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background A number of single nucleotide polymorphisms (SNPs), which are common inherited genetic variants, have been identified that are associated with risk of colorectal cancer. The aim of this study was to determine the ability of these SNPs to estimate colorectal cancer (CRC) risk for persons with and without a family history of CRC, and the screening implications. Methods We estimated the association with CRC of a 45 SNP-based risk using 1,181 cases and 999 controls, and its correlation ( r ) with CRC risk predicted from detailed family history. We estimated the predicted change in the distribution across predefined risk categories, and implications for recommended age to commence screening, from adding SNP-based risk to family history. Results The inter-quintile risk ratio for colorectal cancer risk of the SNP-based risk was 2.46 (95% CI 1.91 – 3.11). SNP-based and family history-based risks were not correlated ( r = 0.02). For persons with no first-degree relatives with CRC, recommended screening would commence 2 years earlier for women (4 years for men) in the highest quintile of SNP-based risk, and 12 years later for women (7 years for men) in the lowest quintile. For persons with two first-degree relatives with CRC, recommended screening would commence 15 years earlier for men and women in the highest quintile, and 8 years earlier for men and women in the lowest quintile. Conclusions Risk reclassification by 45 SNPs could inform targeted screening for CRC prevention, particularly in clinical genetics settings when mutations in high-risk genes cannot be identified.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».