Clinical predictors of a positive test result in patients undergoing genetic evaluation for a hereditary kidney cancer syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Guidelines are available to assist providers in identifying patients with renal cell carcinoma (RCC) that may benefit from genetic counselling, however, the evidence for these recommendations lacks support from the literature and controversy remains as to who should be referred. We aimed to delineate risk factors associated with a positive genetic test in a real-life cohort of patients with RCC referred to a regional medical genetics unit for evaluation of a hereditary kidney cancer syndrome. METHODS: Patients with a diagnosis of RCC referred to Maritime Medical Genetics Service (Nova Scotia, Canada) from 2006-2017 were reviewed using retrospective data. The primary outcome was identification of clinical features that were associated with a positive test result. Logistic regression models were used for analysis. RESULTS: A total of 135 patients were referred to medical genetics for evaluation; 102 patients were evaluated, 75 underwent testing, and 74 were included in the final analysis. Five patients tested positive: three Birt-Hogg-Dubé, one Cowden syndrome, and one Von Hippel-Lindau. Presence of dermatological lesions (specifically fibrofolliculomas) and more than two high-risk features were the only predictors of a positive test result. CONCLUSIONS: The presence of dermatological lesions and more than two high-risk features are the only predictors of a positive test result in patients with a suspected hereditary kidney cancer syndrome. These findings are not reflected in current guidelines, and the clinical implementation of our results may improve the identification of high-risk patients for genetic counselling.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».