The risks of cancer in older women with <i>BRCA</i> pathogenic variants: How far have we come?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to estimate the cumulative risks of all cancers in women from 50 to 75 years of age with a BRCA1 or BRCA2 pathogenic variant. METHODS: Participants were women with BRCA1 or BRCA2 pathogenic variants from 85 centers in 16 countries. Women were eligible if they had no cancer before the age of 50 years. Participants completed a baseline questionnaire and follow-up questionnaires every 2 years. Women were followed from age 50 until a diagnosis of cancer, death, age 75, or last follow-up. The risk of all cancers combined from age 50 to 75 was estimated using the Kaplan-Meier method. RESULTS: There were 2211 women included (1470 BRCA1 and 742 BRCA2). There were 379 cancers diagnosed in the cohort between 50 and 75 years. The actuarial risk of any cancer from age 50 to 75 was 49% for BRCA1 and 43% for BRCA2. Breast (n = 186) and ovarian (n = 45) were the most frequent cancers observed. For women who had both risk-reducing mastectomy and bilateral salpingo-oophorectomy before age 50, the risk of developing any cancer between age 50 and 75 was 9%. CONCLUSION: Women with a BRCA1 or BRCA2 pathogenic variant have a high risk of cancer between the ages of 50 and 75 years and should be counselled appropriately.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».