Estimated number of adult survivors of childhood cancer in United States with cancer‐predisposing germline variants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the absolute number of adult survivors of childhood cancer in the U.S. population who carry a pathogenic or likely pathogenic variant in a cancer predisposition gene. METHODS: Using the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program, we estimated the number of childhood cancer survivors on December 31, 2016 for each childhood cancer diagnosis, multiplied this by the proportion of carriers of pathogenic/likely pathogenic variants in the St. Jude Lifetime Cohort (SJLIFE) study, and projected the resulting number onto the U.S. RESULTS: Based on genome sequence data, 11.8% of 2450 SJLIFE participants carry a pathogenic/likely pathogenic variant in one of 156 cancer predisposition genes. Given this information, we estimate that 21 800 adult survivors of childhood cancer in the United States carry a pathogenic/likely pathogenic variant in one of these genes. The highest estimated absolute number of variant carriers are among survivors of central nervous system tumors (n = 4300), particularly astrocytoma (n = 1800) and other gliomas (n = 1700), acute lymphoblastic leukemia (n = 4300), and retinoblastoma (n = 3500). The most frequently mutated genes are RB1 (n = 3000), NF1 (n = 2300), and BRCA2 (n = 800). CONCLUSION: Given the increasing number of childhood cancer survivors in the United States, clinicians should counsel survivors regarding their potential genetic risk, consider referral for genetic counseling and testing, and, as appropriate, implement syndrome-specific cancer surveillance or risk-reducing measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».