Fecal Molecular Markers for Colorectal Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
Despite multiple screening techniques, including colonoscopy, flexible sigmoidoscopy, radiological imaging, and fecal occult blood testing, colorectal cancer remains a leading cause of death. As these techniques improve, their sensitivity to detect malignant lesions is increasing; however, detection of precursor lesions remains problematic and has generated a lack of general acceptance for their widespread usage. Early detection by an accurate, noninvasive, cost-effective, simple-to-use screening technique is central to decreasing the incidence and mortality of this disease. Recent advances in the development of molecular markers in faecal specimens are encouraging for its use as a screening tool. Genetic mutations and epigenetic alterations that result from the carcinogenetic process can be detected by coprocytobiology in the colonocytes exfoliated from the lesion into the fecal matter. These markers have shown promising sensitivity and specificity in the detection of both malignant and premalignant lesions and are gaining popularity as a noninvasive technique that is representative of the entire colon. In this paper, we summarize the genetic and epigenetic fecal molecular markers that have been identified as potential targets in the screening of colorectal cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».