Serum Markers in Patients with Resectable Pancreatic Adenocarcinoma: Macrophage Inhibitory Cytokine 1 versus CA19-9
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: More accurate serum markers of pancreatic cancer could improve the early detection and prognosis of this deadly disease. We compared the diagnostic utility of a panel of candidate serum markers of pancreatic cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: We collected preoperative serum from 50 patients with resectable pancreatic adenocarcinoma, as well as sera from 50 patients with chronic pancreatitis and 50 age/sex-matched healthy controls from our institution. Sera were analyzed for the following candidate markers of pancreatic cancer: CA19-9, macrophage inhibitory cytokine 1 (MIC-1), osteopontin, tissue inhibitor of metalloproteinase 1, and hepatocarcinoma-intestine-pancreas protein levels. RESULTS: By logistic regression analysis, MIC-1 and CA19-9 were significant independent predictors of diagnosis. Receiver operating characteristic curve analysis showed that MIC-1 was significantly better than CA19-9 in differentiating patients with pancreatic cancer from healthy controls (area under the curve is 0.99 and 0.78, respectively; P = 0.003), but not in distinguishing pancreatic cancer from chronic pancreatitis (area under the curve of 0.81 and 0.74, respectively; P = 0.63). Hepatocarcinoma-intestine-pancreas/pancreatitis-associated protein, osteopontin, and tissue inhibitor of metalloproteinase 1 serum levels did not provide additional diagnostic power. CONCLUSION: In the differentiation of patients with resectable pancreatic cancer from controls, serum MIC-1 outperforms other markers including CA19-9.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».