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Enregistrement W4391527046 · doi:10.1016/j.lanwpc.2024.101017

Age-specific breast and ovarian cancer risks associated with germline BRCA1 or BRCA2 pathogenic variants – an Asian study of 572 families

2024· article· en· W4391527046 sur OpenAlexfundno aff
Weang-Kee Ho, Nur Tiara Hassan, Sook‐Yee Yoon, Xin Yang, Joanna Lim, Nur Diana Binte Ishak, Peh Joo Ho, Eldarina Wijaya, Patsy Pei-Sze Ng, Craig Luccarini, Jamie Allen, Mei-Chee Tai, Jianbang Chiang, Zewen Zhang, Mee‐Hoong See, Meow‐Keong Thong, Yin Ling Woo, Alison M. Dunning, Mikael Hartman, Cheng Har Yip, Nur Aishah Mohd Taib, Douglas F. Easton, Jingmei Li, Joanne Ngeow, Antonis C. Antoniou, Soo‐Hwang Teo, Benita Kiat Tee Tan, Su-Ming Tan, Veronique Kiak Mien Tan, Ern Yu Tan, Geok Hoon Lim, Alexis Jiaying Khng, Gaik-Siew Ch’ng, Jamil Omar, Chee-Meng Yong, Ismail Aliyas, Rozita Abdul Malik, Suguna Subramaniam, Chun Sen Lim, S.C. Lee, K. P. Lim, Mohamad Nasir Shafiee, Fuad Ismail, Mohd Pazudin Ismail, Mohamad Faiz Mohamed Jamli, Suresh Kumarasamy, J.S.H. Low, Ahmad Muzamir Ahmad Mustafa, M.J. Makanjang, N.L.C. Cheah, Chee Kin Fong, Kean-Fatt Ho, Azura Deniel, Soo Fan Ang, Lye-Mun Tho

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Western Pacific · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Cambridge Biomedical Research CentreMedical Research CouncilNational Cancer Institute, Cairo UniversityUniversiti Kebangsaan MalaysiaUniversiti MalayaNational Research Foundation SingaporeMinistry of Health -SingaporeTerry Fox FoundationNational Medical Research CouncilNational University of SingaporeNational Research FoundationDepartment of Health and Social CareHospital Universiti Sains MalaysiaNational Institute for Health and Care ResearchWellcome TrustYayasan Sime DarbyCancer Research UKKementerian Kesihatan MalaysiaNational University Cancer Institute, SingaporeUniversiti Sains MalaysiaAstraZeneca
Mots-clésGermlineOvarian cancerBreast cancerOncologyGermline mutationBiologyCancerMedicineInternal medicineCancer researchGeneticsMutationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Clinical management of Asian BRCA1 and BRCA2 pathogenic variants (PV) carriers remains challenging due to imprecise age-specific breast (BC) and ovarian cancer (OC) risks estimates. We aimed to refine these estimates using six multi-ethnic studies in Asia. Methods Data were collected on 271 BRCA1 and 301 BRCA2 families from Malaysia and Singapore, ascertained through population/hospital-based case-series (88%) and genetic clinics (12%). Age-specific cancer risks were estimated using a modified segregation analysis method, adjusted for ascertainment. Findings BC and OC relative risks (RRs) varied across age groups for both BRCA1 and BRCA 2. The age-specific RR estimates were similar across ethnicities and country of residence. For BRCA1 carriers of Malay, Indian and Chinese ancestry born between 1950 and 1959 in Malaysia, the cumulative risk (95% CI) of BC by age 80 was 40% (36%–44%), 49% (44%–53%) and 55% (51%–60%), respectively. The corresponding estimates for BRCA2 were 29% (26–32%), 36% (33%–40%) and 42% (38%–45%). The corresponding cumulative BC risks for Singapore residents from the same birth cohort, where the underlying population cancer incidences are higher compared to Malaysia, were higher, varying by ancestry group between 57 and 61% for BRCA1, and between 43 and 47% for BRCA2 carriers. The cumulative risk of OC by age 80 was 31% (27–36%) for BRCA1 and 12% (10%–15%) for BRCA2 carriers in Malaysia born between 1950 and 1959; and 42% (34–50%) for BRCA1 and 20% (14–27%) for BRCA2 carriers of the same birth cohort in Singapore. There was evidence of increased BC and OC risks for women from >1960 birth cohorts (p-value = 3.6 × 10 −5 for BRCA1 and 0.018 for BRCA 2). Interpretation The absolute age-specific cancer risks of Asian carriers vary depending on the underlying population-specific cancer incidences, and hence should be customised to allow for more accurate cancer risk management. Funding Wellcome Trust [grant no: v203477/Z/16/Z]; CRUK (PPRPGM-Nov20∖100002).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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