Implementation of a lynch syndrome screening protocol on colorectal cancer patients 70 years of age and under: the initial Manitoba screening experience
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Assess the ability of a Manitoba instituted Lynch Syndrome (LS), an autosomal dominant cancer syndrome, screening protocol to identify carriers in colorectal cancer (CRC) patients as compared to literature. Methods: Three hundred sixteen CRC resection tumour cases, patient age 70, were screened for a LS profile over 18 months. Immunohistochemistry for mismatch repair deficiency (MMRD), v-raf murine sarcoma viral oncogene homolog B1 sequencing, and microsatellite instability strategies were used to determine a likelihood of LS. Genetic counselling was recommended to suspected carriers. Results: MMRD was reported in 50(16%) cases; 3(0.9%) deficient (d) MutS homolog 6 (MSH6), 8(2.5%), d MutS protein homolog 2 (MSH2)/dMSH6, 5(1.6%) d Postmeiotic segregation increased 2 (PMS2), and 34(10.7%) d MutL homolog 1 (MLH1)/dPMS2. Seventeen patients underwent germline testing; 9(2.8%) LS mutations were identified. Conclusion: A confirmed LS mutation in 2.8% of cases is a percentage comparable to literature and supports continued protocol utilization.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».