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Enregistrement W3032414505 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e13682

Characteristics of probands with mutations predisposing to gynecologic cancers enrolled in a facilitated cascade testing protocol.

2020· article· en· W3032414505 sur OpenAlexaff
Kristina Hwang, Katherine Baumann, Allison L. Brodsky, Kathleen Lutz, Deanna Gerber, Jessica Martineau, Ophira Ginsburg, Julia Smith, Douglas A. Levine, Bhavana Pothuri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndometrial cancerFamily historyOvarian cancerCancerLynch syndromeProbandGenetic testingInternal medicineOncologyBreast cancerGermline mutationCHEK2Genetic counselingMSH6GynecologyMLH1MutationGeneticsColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e13682 Background: We sought to evaluate the feasibility of obtaining genetic testing (GT) for first- or second-degree (1°, 2°) family members of a proband known to have actionable germline mutation associated with endometrial and/or ovarian cancer through a coordinated referral system. Here we characterize the initial probands and discuss the time frame of their enrollment in facilitated cascade testing (CT). Methods: Patients with pathogenic mutations associated with gynecologic cancers were determined from cancer genetics and gynecologic oncology clinics. Consenting patients completed a RedCap survey on personal cancer history and history of GT. They were then asked to contact 1° and/or 2° relatives regarding their GT results. Relatives were advised to contact our team. Relatives who consented to the study were referred for GT and contacted for follow up to ascertain whether they received GT and/or took action to reduce cancer risk. Results: From 3/2019- 1/2020, this study has accrued 39 probands. The median age was 39 years (range: 25-68). The most commonly expressed gene mutations were BRCA1 or BRCA2 (87.18%, n=34). Other mutations included BRIP1, MLH1, MSH2, MSH6, and PMS2. The majority (62%) of probands had no personal history of cancer. Among those who had a history of cancer (n=15), 80% had breast and/or ovarian cancer, and 80% reported their genetic mutation was discovered at or after the time of their cancer diagnosis. Median age at time of enrollment in CT was 49 years (range: 29-66) for patients with a history of cancer and 32 years (range: 25- 68) for those without, (p=0.009). Among all probands, the median time between mutation identification and enrollment in CT was 2 years (range=0 to 11). There was no significant difference in time between mutation identification and enrollment in CT when comparing those with and without cancer histories (p=0.5). Conclusions: These results suggest that patients with pathogenic mutations predisposing to gynecologic cancer are willing to undergo CT even if they have no personal history of cancer. Patients with a history of cancer tend to be older at time of enrollment in CT, likely because most discover their genetic mutation at or after the time of cancer diagnosis. With an average of 2 years elapsed between time of mutation identification and enrollment in CT, there is need for expansion of CT accessibility. Increased education and awareness among patients and providers in identifying those who may benefit from CT, screening, and risk reducing surgery to prevent cancer is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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