Breast cancer screening for carriers of ATM, CHEK2, and PALB2 pathogenic variants: A comparative modeling analysis.
Notice bibliographique
Résumé
10500 Background: Inherited pathogenic variants in ATM, CHEK2, and PALB2 confer moderate to high risks of breast cancer. The optimal approach to screening in these women has not been established. Methods: We used two simulation models from the Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET) and data from the Cancer Risk Estimates Related to Susceptibility consortium (CARRIERS) to project lifetime breast cancer incidence and mortality in ATM, CHEK2, and PALB2 carriers. We simulated screening with annual mammography from ages 40-74 alone and with annual magnetic resonance imaging (MRI) starting at ages 40, 35, 30, and 25. Joint and separate mammography and MRI screening performance was based on published literature. Lifetime outcomes per 1,000 women were reported as means and ranges across both models. Results: Estimated risk of breast cancer by age 80 was 22% (21-23%) for ATM, 28% (26-30%) for CHEK2, and 40% (38-42%) for PALB2. Screening with MRI and mammography reduced breast cancer mortality by 52-60% across variants (Table). Compared to no screening, starting MRI at age 30 increased life years (LY)/1000 women by 501 (478-523) in ATM, 620 (587-652) in CHEK2, and 1,025 (998-1,051) in PALB2. Starting MRI at age 25 versus 30 gained 9-12 LY/1000 women with 517-518 additional false positive screens and 197-198 benign biopsies. Conclusions: For women with ATM, CHEK2, and PALB2 pathogenic variants, breast cancer screening with MRI and mammography halves breast cancer mortality. These mortality benefits are similar to those for MRI screening for BRCA1/2 mutation carriers and should inform practice guidelines.[Table: see text]
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 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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».