From colorectal cancer pattern to the characterization of individuals at risk: Picture for genetic research in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is one of the most common cancers in Latin America and the Caribbean, with the highest rates reported for Uruguay, Brazil and Argentina. We provide a global snapshot of the CRC patterns, how screening is performed, and compared/contrasted to the genetic profile of Lynch syndrome (LS) in the region. From the literature, we find that only nine (20%) of the Latin America and the Caribbean countries have developed guidelines for early detection of CRC, and also with a low adherence. We describe a genetic profile of LS, including a total of 2,685 suspected families, where confirmed LS ranged from 8% in Uruguay and Argentina to 60% in Peru. Among confirmed LS, path_MLH1 variants were most commonly identified in Peru (82%), Mexico (80%), Chile (60%), and path_MSH2/EPCAM variants were most frequently identified in Colombia (80%) and Argentina (47%). Path_MSH6 and path_PMS2 variants were less common, but they showed important presence in Brazil (15%) and Chile (10%), respectively. Important differences exist at identifying LS families in Latin American countries, where the spectrum of path_MLH1 and path_MSH2 variants are those most frequently identified. Our findings have an impact on the evaluation of the patients and their relatives at risk for LS, derived from the gene affected. Although the awareness of hereditary cancer and genetic testing has improved in the last decade, it is remains deficient, with 39%-80% of the families not being identified for LS among those who actually met both the clinical criteria for LS and showed MMR deficiency.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».