Screening and testing practices for Lynch syndrome in Nova Scotians with endometrial cancer: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying people with Lynch syndrome, a genetic condition predisposing those affected to colorectal, endometrial and other cancers, allows for implementation of risk-reducing strategies for patients and their families. The goal of this study was to describe screening and testing practices for this condition among people with endometrial cancer in Nova Scotia, Canada, and to determine the prevalence of Lynch syndrome in this population. METHODS: All patients diagnosed with endometrial cancer in Nova Scotia between May 1, 2017, and Apr. 30, 2020 were identified through a provincial gynecologic oncology database. Patients from out of province were excluded. We collected age, body mass index, tumour mismatch repair protein immunohistochemistry results, personal and family histories, and germline testing information for all patients. RESULTS: We identified 465 people diagosed with endometrial cancer during the study period. Most were aged 51 years or older, and had obesity and low-grade early-stage endometrioid tumours. Tumour immunohistochemistry testing was performed in 444 cases (95.5%). Based on local criteria, 189 patients were eligible for genetic counselling, of whom 156 (82.5%) were referred to medical genetics. Of the 98 patients who underwent germline testing, 9 (9.2%) were diagnosed with Lynch syndrome. INTERPRETATION: The prevalence of Lynch syndrome was at least 1.9% (9/465) in this population. Our results illustrate successful implementation of universal tumour testing; however, there remains a gap in access to genetic counselling.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».