EarlyCDT®-Lung test: improved clinical utility through additional autoantibody assays
Notice bibliographique
Résumé
Tumor-associated autoantibodies (AAbs) have been described in patients with lung cancer, and the EarlyCDT®-Lung test that measures such AAbs is available as an aid for the early detection of lung cancer in high-risk populations. Improvements in specificity would improve its cost-effectiveness, as well as reduce anxiety associated with false positive tests. Samples from 235 patients with newly diagnosed lung cancer and matched controls were measured for the presence of AAbs to a panel of six (p53, NY-ESO-1, CAGE, GBU4-5, Annexin I, and SOX2) or seven (p53, NY-ESO-1, CAGE, GBU4-5, SOX2, HuD, and MAGE A4) antigens. Data were assessed in relation to cancer type and stage. The sensitivity and specificity of these two panels were also compared in two prospective consecutive series of 776 and 836 individuals at an increased risk of developing lung cancer. The six-AAb panel gave a sensitivity of 39% with a specificity of 89 %, while the seven-AAb panel gave a sensitivity of 41 % with a specificity of 91 % which, once adjusted for occult cancers in the population, resulted in a specificity of 93 %. Analysis of these AAb assays in the at-risk population confirmed that the seven-AAb panel resulted in a significant increase in the specificity of the test from 82 to 90 %, with no significant change in sensitivity. The change from a six- to a seven-AAb assay can improve the specificity of the test and would result in a PPV of 1 in 8 and an overall accuracy of 92 %.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».