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Enregistrement W2801414878 · doi:10.18632/oncotarget.25320

Family history of breast cancer increases the risk of prostate cancer: results from the EPICAP study

2018· article· en· W2801414878 sur OpenAlexfundno aff
Pierre‐Jean Lamy, Brigitte Trétarre, Xavier Rébillard, Sylvie Cénée, F. Ménégaux

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du TravailFondation de FranceLigue Contre le Cancer
Mots-clésFamily historyProstate cancerMedicineFirst-degree relativesBreast cancerFamily aggregationCancerEpidemiologyOncologyProstateGynecologyInternal medicinePopulationRisk factorDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Pierre-Jean Lamy 1, 2 , Brigitte Trétarre 3 , Xavier Rebillard 1 , Marie Sanchez 4 , Sylvie Cénée 4 and Florence Ménégaux 4 1 Service Urologie, Clinique Beau Soleil, Montpellier, France 2 Institut d’Analyse Génomique-Imagenome, Labosud, Montpellier, France 3 Registre des Tumeurs de l’Hérault, ICM, Montpellier, France 4 Université Paris-Saclay, Université Paris-Sud, CESP (Center for Research in Epidemiology and Population Health), Inserm, Team Cancer and Environment, Villejuif, France Correspondence to: Pierre-Jean Lamy, email: pierre-jean.lamy@labosud-ocbiologie.fr Keywords: family history of cancer; epidemiology; prostate cancer; breast cancer; Gleason score Abbreviations: BCa: breast cancer; GS: Gleason score; OR: Odd ratio; PCa: prostate cancer Received: March 01, 2018 Accepted: April 17, 2018 Published: May 04, 2018 ABSTRACT Introduction: Familial aggregation is now well established with an increased risk of prostate cancer in patients with a family history of prostate cancer in first degree relatives. The aim of this paper was to investigate the role of family history of cancer in first degree relatives in prostate cancer risk. Results: As expected, a family history of prostate cancer in first-degree relatives was more frequent in cases than in controls (OR 3.10, 95% CI 2.32–4.15). A family history of early BCa (before age 50) in first-degree relatives was more frequent in cases than in controls (OR 1.79, 95% CI 1.09–2.94) with higher risk of aggressive PCa. The association was more pronounced for BCa in daughters (OR 15.26 95% CI 1.95–120). Conclusions: In summary, a family history of BCa in first degree relatives before age 50 may increases the risk of PCa with higher Gleason score. This finding could suggest a specific prostate surveillance and/or genetic counselling for men who present such familial history. Methods: EPIdemiological study of Prostate CAncer (EPICAP) is a population-based case-control study specifically designed to investigate the role of environmental and genetic factors in prostate cancer. Detailed information on family history of cancer in first degree relatives (parents, brothers and sisters, children) was collected as well as the age of occurrence and the localization of each cancer. Overall, 819 cases and 879 controls have been included.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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