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Enregistrement W2890226048 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e15784

Comparison of guidelines, BRCAPRO, and genetic counsellors estimates for the identification of BRCA1 and BRCA2 mutations in pancreatic cancer.

2017· article· en· W2890226048 sur OpenAlexaffabout
Robert C. Grant, Spring Holter, Ayelet Borgida, Melania Pintile, Mohammad R. Akbari, George Zogopoulos, Steven Gallinger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentrePrincess Margaret Cancer CentreMount Sinai HospitalWomen's College HospitalToronto General HospitalUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProbandGenetic counselingGenetic testingBRCA mutationOncologyInternal medicineCancerPancreatic cancerMutationBreast cancerGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e15784 Background: Germline BRCA1 and BRCA2 (BRCA) mutation carriers with pancreatic adenocarcinoma (PDAC) are eligible for precision therapy trials and their relatives should undergo genetic testing and tailored cancer prevention. We assessed the performance of strategies to identify BRCA mutation carriers in PDAC. Methods: Incident cases of PDAC were prospectively recruited for BRCA sequencing in a multidisciplinary PDAC clinic. Probands were evaluated according to the National Comprehensive Cancer Network 2017 (NCCN) and the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care (MOHLTC) guidelines for BRCA testing. The probability of each proband carrying a BRCA mutation was estimated using BRCAPRO and by surveying genetic counsellors. Guidelines were compared across sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values (PPV and NPV). Estimates from BRCAPRO and the genetic counsellors were compared using the area-under-the-curve (AUC) for discrimination and the Hosmer-Lemeshow test for calibration. Results: 22/484 (4.5%) of probands carried a BRCA mutation. The mutation rate was higher in probands with Ashkenazi Jewish ancestry (7/57, p=0.009) or a first-degree relative with breast cancer (8/83, p=0.036). 119 genetic counsellors responded to the survey and each proband was assessed by a mean of 5.9 genetic counsellors. The Table displays the performance of the guidelines. Discrimination was similar for the estimates from genetic counsellors and BRCAPRO (AUC 0.755 and 0.775, respectively, p=0.701). Genetic counsellors generally overestimated (p=0.008), whereas BRCAPRO severely underestimated (p<0.001), the probability that each proband carried a mutation. Conclusions: The NCCN 2017 guidelines and estimates from genetic counsellors accurately identify BRCA mutations in PDAC. The MOHLTC guidelines and BRCAPRO should be updated to account for the association between PDAC and BRCA mutations. [Table: see text]

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,700
Tête enseignante GPT0,712
Écart entre enseignants0,012 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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