Use of urinary markers in cancer setting: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In bone metastases, the disruption of normal bone processes results in increased resorption and formation rates, which can often be quantitatively measured by biomarkers in the urine and blood. The purpose of this review is to summarize relevant studies of urinary markers used as a diagnostic and/or prognostic tool, as well as its potential and advances in directing therapy. METHODS: A literature search was conducted using Ovid MEDLINE (1950 to July 2014), EMBASE (1950 to 2014 week 30) and Cochrane Central Register of Controlled Trials (3rd Quarter 2014) to identify studies that detailed the use of urinary markers in the cancer setting, specifically involving markers for bone metastases. Search terms included "urinary markers", "cancer", and "bone metastases". RESULTS: A total of 35 articles, with 24 original studies, were identified. In general, urinary markers can be used to detect early signs of bone metastases prior to skeletal imaging, but still must be used in conjunction with imaging to avoid false positive results. The use of urinary markers, such as N-telopeptide, as a prognostic tool remains controversial, but can provide information on the relative risk of skeletal related events (SREs), disease progression, as well as death. Finally, while urinary markers have shown to be potentially useful in confirming the efficacy of bone metastases treatments, exploring the appropriate dosages for treatment, and directing therapy, it is still unclear to what extent urinary markers should be reduced by. CONCLUSION: The potential use of urinary markers in the management of bone metastases is promising as it can allow for earlier and more convenient detection of bone metastases in comparison to other techniques. However, additional studies involving prospective clinical trials are suggested to further examine the potential of urinary markers in developing appropriate treatment strategies and endpoints, especially in developing a clearer protocol on the extent urinary markers should be reduced by to correlate with achievement of clinical benefit.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».