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Enregistrement W4392111107 · doi:10.3390/curroncol31030086

Review on the Role of BRCA Mutations in Genomic Screening and Risk Stratification of Prostate Cancer

2024· article· en· W4392111107 sur OpenAlexvenueno aff
Nikolaos Kalampokis, Christos Zabaftis, Theodoros Spinos, Markos Karavitakis, Ioannis Leotsakos, Ioannis Katafigiotis, Henk G. van der Poel, Nikolaos Grivas, Dionysios Mitropoulos

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerGermline mutationContext (archaeology)OncologyOverdiagnosisBRCA mutationDiseaseBreast cancerCancerGenetic testingGermlineInternal medicineRisk stratificationPopulationBioinformaticsGynecologyMutationGeneGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Somatic and germline alterations can be commonly found in prostate cancer (PCa) patients. The aim of our present study was to perform a comprehensive review of the current literature in order to examine the impact of BRCA mutations in the context of PCa as well as their significance as genetic biomarkers. (2) Methods: A narrative review of all the available literature was performed. Only "landmark" publications were included. (3) Results: Overall, the number of PCa patients who harbor a BRCA2 mutation range between 1.2% and 3.2%. However, BRCA2 and BRCA1 mutations are responsible for most cases of hereditary PCa, increasing the risk by 3-8.6 times and up to 4 times, respectively. These mutations are correlated with aggressive disease and poor prognosis. Gene testing should be offered to patients with metastatic PCa, those with 2-3 first-degree relatives with PCa, or those aged < 55 and with one close relative with breast (age ≤ 50 years) or invasive ovarian cancer. (4) Conclusions: The individualized assessment of BRCA mutations is an important tool for the risk stratification of PCa patients. It is also a population screening tool which can guide our risk assessment strategies and achieve better results for our patients and their families.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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