Diagnostic Value of Stool Dna Testing for Multiple Markers Of Colorectal Cancer and Advanced Adenoma: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The diagnostic value of stool DNA (sDNA) testing for colorectal neoplasms remains controversial. To compensate for the lack of large-scale unbiased population studies, a meta-analysis was performed to evaluate the diagnostic value of sDNA testing for multiple markers of colorectal cancer (CRC) and advanced adenoma. METHODS: The PubMed, Science Direct, Biosis Review, Cochrane Library and Embase databases were systematically searched in January 2012 without time restriction. Meta-analysis was performed using a random-effects model using sensitivity, specificity, diagnostic OR (DOR), summary ROC curves, area under the curve (AUC), and 95% CIs as effect measures. Heterogeneity was measured using the χ(2) test and Q statistic; subgroup analysis was also conducted. RESULTS: A total of 20 studies comprising 5876 individuals were eligible. There was no heterogeneity for CRC, but adenoma and advanced adenoma harboured considerable heterogeneity influenced by risk classification and various detection markers. Stratification analysis according to risk classification showed that multiple markers had a high DOR for the high-risk subgroups of both CRC (sensitivity 0.759 [95% CI 0.711 to 0.804]; specificity 0.883 [95% CI 0.846 to 0.913]; AUC 0.906) and advanced adenoma (sensitivity 0.683 [95% CI 0.584 to 0.771]; specificity 0.918 [95% CI 0.866 to 0.954]; AUC 0.946) but not for the average-risk subgroups of either. In the methylation subgroup, sDNA testing had significantly higher DOR for CRC (sensitivity 0.753 [95% CI 0.685 to 0.812]; specificity 0.913 [95% CI 0.860 to 0.950]; AUC 0.918) and advanced adenoma (sensitivity 0.623 [95% CI 0.527 to 0.712]; specificity 0.926 [95% CI 0.882 to 0.958]; AUC 0.910) compared with the mutation subgroup. There was no significant heterogeneity among studies for subgroup analysis. CONCLUSION: sDNA testing for multiple markers had strong diagnostic significance for CRC and advanced adenoma in high-risk subjects. Methylation makers had more diagnostic value than mutation markers.
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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 | 0,021 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,069 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».