This is not Lynch syndrome: lessons from misattributed diagnoses in constitutional mismatch repair deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Background: Underdiagnosis of constitutional mismatch repair deficiency (CMMRD) syndrome leads to suboptimal cancer surveillance and management of CMMRD patients. Assessing pitfalls that led to the misdiagnosis of CMMRD is important to improve care trajectories, and to highlight the importance of accurate molecular and pathology-based assessment of patients presenting with CMMRD-associated features. Materials and methods: A retrospective chart review of two patients with molecularly confirmed CMMRD ascertained through the Medical Genetics service of the McGill University Health Centre (MUHC) was conducted to study the pathway and pitfalls to diagnosis. Records were reviewed and summarized as timelines to depict important events relating to diagnosis and management of CMMRD patients. Results: Unfamiliarity with CMMRD contributed to a diagnosis delay and initiation of CMMRD-specific surveillance. Pitfalls along the diagnostic pathway included inaccurate clinical information relayed to pathologists, unfamiliarity with CMMRD-defining features on immunohistochemistry (IHC) analyses, IHC variability and unreliability, and lack of awareness of the pivotal role for medical genetics in the diagnosis of CMMRD. Conclusions: Improved awareness of CMMRD in patients presenting with CMMRD-associated features can help guide IHC analysis and expedite referral to medical genetics for accurate molecular diagnosis. Consequently, timely CMMRD diagnosis improves surveillance and patient management and allows for appropriate genetic counseling for family members.
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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 | 0,009 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».