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Enregistrement W4417203801 · doi:10.1158/1557-3265.earlyonsetca25-a016

Abstract A016: Cascade Failure in Lynch Syndrome Diagnosis: A Single-Institution Analysis

2025· article· en· W4417203801 sur OpenAlexaboutno aff
Gideon T. Dosunmu, Fabienne Ehivet, Hasiya Yusuf, Kim-Anh Nguyen, Mosunmoluwa Oyenuga, Oluwadunni E. Emiloju, Lindsay M. Hannan, Patrick S. Sullivan, Christine Stanislaw, Olatunji B. Alese

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLynch syndromeMLH1GermlineDNA mismatch repairGenetic testingGermline mutationMicrosatellite instability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Early-onset colorectal cancer (EOCRC) and endometrial cancer (EC) are defining malignancies for Lynch syndrome (LS). Universal tumor screening with mismatch repair (MMR) immunohistochemistry (IHC) is now standard practice in these malignancies. Despite this, many patients still fail to complete genetic testing after abnormal MMR results. We reviewed deidentified data from 772 patients with CRC (n=565) and EC (n=207) from the Emory Lynch Syndrome Screening Network (LSSN) database (2013 to 2023). We evaluated age specific cascade performance and COVID-19 era changes. All patients underwent IHC for MLH1, MSH2, MSH6, and PMS2, with reflex BRAF V600E and MLH1 methylation testing performed as indicated. Outcomes included deficient MMR (dMMR) rates, germline testing referral, germline testing completion, and pathogenic variant detection by age (<50 vs ≥50 years) and COVID era (pre-2020 vs ≥2020). Among 119 EOCRC cases, IHC completion was 99% (99/100) with dMMR identified in 15% (15/99). For early-onset EC (n=19), IHC completion was 100% with dMMR in 21% (4/19). For CRC, dMMR rates increased from 12% (59/482) pre-COVID to 51% (41/80) post-COVID. This is likely due to case selection bias post COVID rather than true biologic shifts. EOCRC patients with dMMR had better cascade completion compared to older patients. Referral rates for germline testing were 73% (11/15) in EOCRC vs 17% (14/83) in older patients and germline testing 53% (8/15) in EOCRC vs 11% (9/83) in older patients. Pathogenic variants were detected in 63% (5/8) of tested EOCRC patients vs 44.4% (4/9) of older patients. Post COVID, CRC referrals increased to 36.6% vs 20.3% pre-COVID, but testing completion was largely unchanged (22% vs 17%). Among early-onset EC patients with dMMR, 75% (3/4) completed testing with no pathogenic variants identified. In contrast, older EC patients had 20% (15/74) referral rate and 8% (6/74) completed germline testing with no pathogenic findings. Overall, 84.4% (151 of 179) of dMMR patients across groups never completed germline testing. This is a major implementation gap given the high pathogenic yield among those tested. Systematic interventions are urgently needed to address cascade failures and ensure universal genetic evaluation for all dMMR patients. Citation Format: Gideon T. Dosunmu, Fabienne Ehivet, LePaige R. Godfrey, Hasiya E. Yusuf, Kim Nguyen, Mosunmoluwa Oyenuga, Oluwadunni E. Emiloju, Lindsay Hannan, Patrick S. Sullivan, Christine Stanislaw, Olatunji Alese. Cascade Failure in Lynch Syndrome Diagnosis: A Single-Institution Analysis [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr A016.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,335 · 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
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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