Retesting of women who are negative for a <i>BRCA1</i> and <i>BRCA2</i> mutation using a 20-gene panel
Notice bibliographique
Résumé
Background The value of retesting women who previously tested negative for a pathogenic variant (mutation) in BRCA1 and BRCA2 using an expanded panel of breast and ovarian cancer genes is unclear. Methods We studied 110 BRCA1/2 -negative women who were retested using a panel of 20 breast and/or ovarian cancer susceptibility genes at the Advanced Molecular Diagnostics Laboratory (AMDL) at Mount Sinai Hospital in Toronto between March 2017 and March 2019. All patients had previously tested negative for BRCA pathogenic variants at the AMDL between January 2012 and March 2018 and were subsequently referred for retesting by their physician. Results Overall, six pathogenic variants in genes other than BRCA1 and BRCA2 were found (prevalence 5.5%). There were two pathogenic variants found in RAD51C , and one found in each of BRIP1 , PALB2 , PMS2 and PTEN . The prevalence of pathogenic variants was 6.5% for women affected with cancer (6 of 93), including 4.9% for women with breast cancer (4 of 82) and 22.2% for women with ovarian cancer (2 of 9). None of the 17 unaffected women had a clinically significant or pathogenic variant. There were 44 women (40%) for whom the result of the panel test was inconclusive due to the detection of a variant of uncertain significance. Conclusions Our findings indicate that the retesting of BRCA1 / 2 -negative individuals with an expanded panel of 20 breast and ovarian cancer genes can produce clinically relevant results, with a yield of 5.5% for pathogenic variants in genes other than BRCA1 and BRCA2 .
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».