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Enregistrement W4361948400 · doi:10.1158/1055-9965.c.6515772.v1

Data from Differences in Natural History between Breast Cancers in <i>BRCA1</i> and <i>BRCA2</i> Mutation Carriers and Effects of MRI Screening-MRISC, MARIBS, and Canadian Studies Combined

2023· preprint· en· W4361948400 sur OpenAlexaboutno aff
Eveline A.M. Heijnsdijk, Ellen Warner, Fiona J. Gilbert, Madeleine M.A. Tilanus‐Linthorst, D. Gareth Evans, Petrina A. Causer, Rosalind A. Eeles, Reinie Kaas, Gerrit Draisma, Elizabeth Ramsay, Ruth Warren, Kimberly A. Hill, Martin N.J.M. Wasser, Elisabeth Bergers, Jan C. Oosterwijk, Maartje J. Hooning, Emiel J. Rutgers, Jan G.M. Klijn, Don B. Plewes, Martin O. Leach, Harry J. de Koning

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: It is recommended that BRCA1/2 mutation carriers undergo breast cancer screening using MRI because of their very high cancer risk and the high sensitivity of MRI in detecting invasive cancers. Clinical observations suggest important differences in the natural history between breast cancers due to mutations in BRCA1 and BRCA2, potentially requiring different screening guidelines. Methods: Three studies of mutation carriers using annual MRI and mammography were analyzed. Separate natural history models for BRCA1 and BRCA2 were calibrated to the results of these studies and used to predict the impact of various screening protocols on detection characteristics and mortality. Results:BRCA1/2 mutation carriers (N = 1,275) participated in the studies and 124 cancers (99 invasive) were diagnosed. Cancers detected in BRCA2 mutation carriers were smaller [80% ductal carcinoma in situ (DCIS) or ≤10 mm vs. 49% for BRCA1, P < 0.001]. Below the age of 40, one (invasive) cancer of the 25 screen-detected cancers in BRCA1 mutation carriers was detected by mammography alone, compared with seven (three invasive) of 11 screen-detected cancers in BRCA2 (P < 0.0001). In the model, the preclinical period during which cancer is screen-detectable was 1 to 4 years for BRCA1 and 2 to 7 years for BRCA2. The model predicted breast cancer mortality reductions of 42% to 47% for mammography, 48% to 61% for MRI, and 50% to 62% for combined screening. Conclusions: Our studies suggest substantial mortality benefits in using MRI to screen BRCA1/2 mutation carriers aged 25 to 60 years but show important clinical differences in natural history. Impact: BRCA1 and BRCA2 mutation carriers may benefit from different screening protocols, for example, below the age of 40. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 21(9); 1458–68. ©2012 AACR.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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