Immunohistochemical Screening of Upper Tract Urothelial Carcinomas for Lynch Syndrome Diagnostics: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the effect of universal screening of newly diagnosed upper tract urothelial carcinomas (UTUC) for mismatch repair (MMR) protein loss to aid in Lynch syndrome diagnostics. MATERIALS AND METHODS: Studies were identified through PubMed on December 1, 2021. Eligibility criteria were universal immunohistochemical analyses for at least 2 MMR proteins in unselected, consecutively collected UTUC cohorts. Exclusion criteria included reviews, case-reports, non-English language, and non-humans. Risk of bias was assessed using a modified Newcastle-Ottawa scale. Meta-analyses were performed to compare the association between clinical criteria and Lynch syndrome diagnoses. RESULTS: From 12 included studies, 1628 surgically removed UTUC from 1626 patients were screened for MMR protein loss. In 11 studies, 140 of the 1559 patients had tumors with loss (9.0%) with 80.7% showing loss of MSH2, MSH6, or both. In 7 studies, genetic testing confirmed Lynch syndrome diagnosis for 20 of 970 patients (2.1%). In 8 studies, 31 patients were given a clinical Lynch syndrome diagnosis (2.6%). In total, 51 assumed or verified Lynch syndrome patients were identified among 1087 patients (4.7%). Meta-analyses of 3 studies showed significant association between previous cancer diagnosis and Lynch syndrome-associated UTUC (P = .038). CONCLUSION: Despite the few studies conducted and lack of genetic testing, current data suggests that universal screening for MMR protein loss in UTUC may result in Lynch syndrome diagnoses in 4.7%. However, for the screening to be effective for Lynch syndrome diagnostics, follow-up investigations, such as genetic testing for MMR variants, are needed.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».