Frequency of mutations in BRAF, NRAS, and KIT in different populations and histological subtypes of melanoma: a systemic review
Notice bibliographique
Résumé
The presence of mutations of BRAF, NRAS, and KIT genes is recognized as playing a role during carcinogenesis. Our study aims to evaluate and review other studies that present the frequency of mutations of BRAF, NRAS, and KIT genes for different populations, and analyse correlation to their clinical-pathological characteristics and to the demographics of melanoma. Thirty-two articles were selected from a collection of published literature studying 6299 patients. The parameters for correlation to different variables were calculated by odds ratio, for random and single effects. 38.5% of patients present BRAF gene mutations, 16.4% in NRAS, and 10% in KIT. Mutations of the BRAF gene were correlated to superficial spreading melanoma (odds ratio = 1.31), localization in the torso (odds ratio = 1.42) and presence of metastases. Mutations in NRAS were correlated to nodular melanoma (odds ratio = 1.57), localized in the limbs (odds ratio = 1.31). Mutations of the KIT gene were correlated to mucosal melanoma (odds ratio = 1.59). Populations in Brazil, the US, Sweden, Italian, and Australia were found to be correlated to mutations of BRAF and melanoma. Populations in Italy, Sweden, Spain, and the US were found to be correlated to mutations of NRAS. Populations in Japan, China, Turkey, Canada, and Russia were found to be correlated to mutations of KIT. Data correlated to the presence of melanoma and population type is due to the amount of studies performed across of globe.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».