MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318399549

MC1R variants as melanoma risk factors independent of at-risk phenotypic characteristics: a pooled analysis from the M-SKIP project

2018· article· en· W4318399549 sur OpenAlexaboutno aff
E Tagliabue, S Gandini, Rino Bellocco, P Maisonneuve, J Newton-Bishop, David Polsky, D Lazovich, Kanetsky PA, Paola Ghiorzo, Gruis NA, Landi MT, Chiara Menin, Fargnoli MC, García-Borrón JC, J Little, F Sera, S Raimondi

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelanomaPhenotypeRisk factorOncologyBiologyGeneticsMedicineInternal medicineGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elena Tagliabue,1 Sara Gandini,2 Rino Bellocco,3,4 Patrick Maisonneuve,2 Julia Newton-Bishop,5 David Polsky,6 DeAnn Lazovich,7 Peter A Kanetsky,8 Paola Ghiorzo,9,10 Nelleke A Gruis,11 Maria Teresa Landi,12 Chiara Menin,13 Maria Concetta Fargnoli,14 Jose Carlos García-Borrón,15,16 Jiali Han,17 Julian Little,18 Francesco Sera,19 Sara Raimondi2 On behalf of the M-SKIP Study Group 1Clinical Trial Center, Scientific Directorate, Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori, 2Division of Epidemiology and Biostatistics, European Institute of Oncology, Milan, Italy; 3Department of Medical Epidemiology and Biostatistics, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden; 4Department of Statistics and Quantitative Methods, University of Milano-Bicocca, Milan, Italy; 5Section of Epidemiology and Biostatistics, Institute of Cancer and Pathology, University of Leeds, Leeds, UK; 6Ronald O. Perelman Department of Dermatology, New York University School of Medicine, NYU Langone Medical Center, New York, NY, 7Division of Epidemiology and Community Health, University of Minnesota, MN, 8Department of Cancer Epidemiology, H Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute, Tampa, FL, USA; 9Department of Internal Medicine and Medical Specialties, University of Genoa, 10IRCCS AOU San Martino-IST, Genoa, Italy; 11Department of Dermatology, Leiden University Medical Center, Leiden, the Netherlands; 12Division of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer Institute, NIH, Bethesda, MD, USA; 13Immunology and Molecular Oncology Unit, Veneto Institute of Oncology, IOV-IRCCS, Padua, 14Department of Dermatology, University of L’Aquila, L’Aquila, Italy; 15Department of Biochemistry, Molecular Biology, and Immunology, University of Murcia, 16IMIB-Arrixaca, Murcia, Spain; 17Department of Epidemiology, Richard M Fairbanks School of Public Health, Melvin and Bren Simon Cancer Center, Indiana University, Indianapolis, IN, USA; 18School of Epidemiology and Public Health, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada; 19Department of Social and Environmental Health Research, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, UK Purpose: Melanoma represents an important public health problem, due to its high case-fatality rate. Identification of individuals at high risk would be of major interest to improve early diagnosis and ultimately survival. The aim of this study was to evaluate whether MC1R variants predicted melanoma risk independently of at-risk phenotypic characteristics. Materials and methods: Data were collected within an international collaboration – the M-SKIP project. The present pooled analysis included data on 3,830 single, primary, sporadic, cutaneous melanoma cases and 2,619 controls from seven previously published case–control studies. All the studies had information on MC1R gene variants by sequencing analysis and on hair color, skin phototype, and freckles, ie, the phenotypic characteristics used to define the red hair phenotype. Results: The presence of any MC1R variant was associated with melanoma risk independently of phenotypic characteristics (OR 1.60; 95% CI 1.36–1.88). Inclusion of MC1R variants in a risk prediction model increased melanoma predictive accuracy (area under the receiver-operating characteristic curve) by 0.7% over a base clinical model (P=0.002), and 24% of participants were better assessed (net reclassification index 95% CI 20%–30%). Subgroup analysis suggested a possibly stronger role of MC1R in melanoma prediction for participants without the red hair phenotype (net reclassification index: 28%) compared to paler skinned participants (15%). Conclusion: The authors suggest that measuring the MC1R genotype might result in a benefit for melanoma prediction. The results could be a valid starting point to guide the development of scientific protocols assessing melanoma risk prediction tools incorporating the MC1R genotype. Keywords: pooled analysis, genetic epidemiology, cutaneous melanoma, melanocortin 1 receptor, pigmentation

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDove Medical Press (Taylor and Francis Group)Même sujetCutaneous Melanoma Detection and ManagementTravaux en français237 207