Measurement of Serum Levels of Macrophage Inhibitory Cytokine 1 Combined with Prostate-Specific Antigen Improves Prostate Cancer Diagnosis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Current serum testing for the detection of prostate cancer (PCa) lacks specificity. On diagnosis, the optimal therapeutic pathway is not clear and tools for adequate risk assessment of localized PCa progression are not available. This leads to a significant number of men having unnecessary diagnostic biopsies and surgery. A search for novel tumor markers identified macrophage inhibitory cytokine 1 (MIC-1) as a potentially useful marker. Follow-up studies revealed MIC-1 overexpression in local and metastatic PCa whereas peritumoral interstitial staining for MIC-1 identified lower-grade tumors destined for recurrence. Consequently, we sought to assess serum MIC-1 measurement as a diagnostic tool. EXPERIMENTAL DESIGN: Using immunoassay determination of serum MIC-1 concentration in 1,000 men, 538 of whom had PCa, we defined the relationship of MIC-1 to disease variables. A diagnostic algorithm (MIC-PSA score) based on serum levels of MIC-1, total serum prostate-specific antigen, and percentage of free prostate-specific antigen was developed. RESULTS: Serum MIC-1 was found to be an independent predictor of the presence of PCa and tumors with a Gleason sum > or =7. We validated the MIC-PSA score in a separate population and showed an improved specificity for diagnostic blood testing for PCa over percentage of free prostate-specific antigen, potentially reducing unnecessary biopsies by 27%. CONCLUSIONS: Serum MIC-1 is an independent marker of the presence of PCa and tumors with a Gleason sum of > or =7. The use of serum MIC-1 significantly increases diagnostic specificity and may be a future tool in the management of PCa.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle