Association of electronic-health record (EHR)-derived race with BRCA testing in patients (pts) with breast cancer (BC) with similar genetic ancestry (GA) in a clinicogenomic database (CGDB).
Notice bibliographique
Résumé
6524 Background: Disparities in health outcomes can be affected by biological factors associated with GA and social determinants of health. These factors can be teased apart using GA data from comprehensive genomic profiling (CGP) in pts with cancer. CGDBs that link EHR data with CGP enable the selection of pts with similar GA. Holding GA constant provides an opportunity to directly study the effects of reported race in health disparities. This study evaluated a published racial disparity (BRCA testing rates in African American [AA] vs White pts with BC) in a population with fixed, similar GA. Methods: The nationwide (US-based) deidentified Flatiron Health and Foundation Medicine (FMI) BC CGDB (Q3 2020) was used. For each pt, GA fractions from 5 geographic ancestry groups (African [AFR]; Admixed American; East Asian; European [EUR]; South Asian) were derived by FMI using an admixture analysis workflow using genes captured in the CGP assay. To focus on BRCA testing in AA vs White pts and find a sufficient population with similar GA but AA or White race, pts with admixture of both EUR and AFR ancestry were selected. The chosen fractions were: Cohort 1=35%-65% AFR and EUR each; Cohort 2=25%-60% AFR and EUR each; Cohort 3=30%-60% AFR. Cohorts overlap but were chosen to increase sample size. In each cohort, documented BRCA testing prevalence, time from diagnosis to BRCA test date, age at BRCA test and overall survival (OS) were compared between races. Other race (OR) and missing race (MR) were also reported. Results: Most pts (4130/6903) in the BC CGDB had ≥75% EUR ancestry; 129 pts had AFR ancestry fractions ≥25% with EUR ancestry >0%. AA pts had the lowest BRCA testing rates (39%, 43%, 44% for Cohorts 1-3, respectively), which were 18%, 10% and 17% lower compared with White pts, respectively (Table). In Cohorts 1-3, AA pts experienced a longer median time between diagnosis and testing (399, 668, 900 days) compared with White pts (93, 667, 106 days). The median age at BRCA test was 16, 9 and 8 years younger in AA pts (49, 47 and 50 years) compared with White pts. Although pts with MR data had the lowest OS compared with the other races within each cohort, the sample size of each arm for all cohorts was too small to make conclusions. Conclusions: This study demonstrated that when holding GA constant, racial disparities persist in BRCA testing patterns and outcome in pts with BC from a CGDB. With increasing availability of linked clinical and genomic data, further exploration of disparities in genetically similar cohorts can provide deeper insight for cancer outcomes and health disparities research.[Table: see text]
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».