Risk of Second Primary Thyroid Cancer in Women with Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to estimate the risk of thyroid cancer following breast cancer and to identify therapeutic and genetic risk factors for the development of thyroid cancer after breast cancer. We followed 10,832 breast cancer patients for a mean of 14 years for new cases of thyroid cancer. All women were genotyped for three Polish founder mutations in BRCA1 (C61G, 4153delA, 5382insC) and four mutations in CHEK2 (1100delC, IVS2 + 1G/A, del5395, I157T). Information was collected on chemotherapy, radiotherapy, hormonal therapies, and oophorectomy. Of the 10,832 women, 53 (0.49%) developed a second primary thyroid cancer. Based on Polish population statistics, the expected number was 12.4 (SIR = 4.3). The ten-year risk of developing thyroid cancer was higher in women who carried a CHEK2 mutation (1.5%) than in women who carried no mutation (0.9%). The age-adjusted hazard ratio for developing thyroid cancer was 1.89 (0.46–7.79; p = 0.38) for those with a CHEK2 protein-truncating mutation and 2.75 (1.29–5.85; p = 0.009) for those with a CHEK2 missense mutation.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».