Abstract 885: A risk prediction tool for individuals with a family history of breast, ovarian, or pancreatic cancer: BRCAPANCPRO
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Identifying families with an underlying inherited cancer predisposition is a major goal of cancer prevention efforts. Mendelian risk models have been developed to better predict the risk associated with a pathogenic variant of developing breast/ovarian cancer (with BRCAPRO), and the risk of developing pancreatic cancer (PANCPRO). Given that pathogenic variants involving BRCA2 and BRCA1 predispose to all three of these cancers, we developed a joint risk model to capture shared susceptibility. Methods: We expanded the existing framework for PANCPRO and BRCAPRO to model underlying risk of pancreatic, breast, and ovarian cancer. We then validated this model on three datasets each reflecting the target populations for these models, including patients referred to a high-risk genetics clinic, patients with multiple family members with pancreatic cancer who underwent genetic testing for BRCA1/2, as well as a prospective registry of pancreatic cancer families. The new model is designated BRCAPANCPRO. Results: BRCAPANCPRO yielded good discrimination for differentiating BRCA1 and BRCA2 carriers from non-carriers (AUC = 0.84, 95% CI: 0.78, 0.87) and was reasonably well-calibrated for predicting future risk of pancreatic cancer (observed-to-expected (O/E) ratio = 0.82 [0.69, 0.94]). In these families, BRCAPANCPRO outperformed both the prior BRCAPRO and PANCPRO models. Discussion: The BRCAPANCPRO model improves the identification of families with a pathogenic variant in BRCA2 or BRCA1, particularly for families where there is the co-occurrence of pancreatic cancer in addition to breast and/or ovarian cancer. The model also improves the prediction of pancreatic cancer among families with a pancreatic cancer family history, with or without breast and/or ovarian cancer. Citation Format: Amanda L. Blackford, Erica J. Childs, Nancy Porter, Gloria Petersen, Kari Rabe, Steven Gallinger, Ayelet Borgida, Sapna Syngal, Ann Schwartz, Michele Cote, Ralph Hruban, Michael Goggins, Alison P. Klein, Giovanni Parmigiani. A risk prediction tool for individuals with a family history of breast, ovarian, or pancreatic cancer: BRCAPANCPRO [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 885.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».