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Enregistrement W2164503858 · doi:10.1056/nejmoa1115050

Fibulin-3 as a Blood and Effusion Biomarker for Pleural Mesothelioma

2012· article· en· W2164503858 sur OpenAlexafffund
Harvey I. Pass, Stephen M. Levin, Michael Harbut, Jonathan Melamed, Luis Chiriboga, Jessica Donington, Margaret E. Huflejt, Michele Carbone, David Chia, Lee Goodglick, Gary E. Goodman, Mark Thornquist, Geoffrey Liu, Marc de Perrot, Ming‐Sound Tsao, Chandra Goparaju

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthOntario Ministry of Health and Long-Term CareYork UniversityNational Cancer InstitutePrincess Margaret Hospital Foundation
Mots-clésMedicineBiomarkerMesotheliomaFibulinPleural effusionOncologyInternal medicineStage (stratigraphy)PathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: New biomarkers are needed to detect pleural mesothelioma at an earlier stage and to individualize treatment strategies. We investigated whether fibulin-3 in plasma and pleural effusions could meet sensitivity and specificity criteria for a robust biomarker. METHODS: We measured fibulin-3 levels in plasma (from 92 patients with mesothelioma, 136 asbestos-exposed persons without cancer, 93 patients with effusions not due to mesothelioma, and 43 healthy controls), effusions (from 74 patients with mesothelioma, 39 with benign effusions, and 54 with malignant effusions not due to mesothelioma), or both. A blinded validation was subsequently performed. Tumor tissue was examined for fibulin-3 by immunohistochemical analysis, and levels of fibulin-3 in plasma and effusions were measured with an enzyme-linked immunosorbent assay. RESULTS: Plasma fibulin-3 levels did not vary according to age, sex, duration of asbestos exposure, or degree of radiographic changes and were significantly higher in patients with pleural mesothelioma (105±7 ng per milliliter in the Detroit cohort and 113±8 ng per milliliter in the New York cohort) than in asbestos-exposed persons without mesothelioma (14±1 ng per milliliter and 24±1 ng per milliliter, respectively; P<0.001). Effusion fibulin-3 levels were significantly higher in patients with pleural mesothelioma (694±37 ng per milliliter in the Detroit cohort and 636±92 ng per milliliter in the New York cohort) than in patients with effusions not due to mesothelioma (212±25 and 151±23 ng per milliliter, respectively; P<0.001). Fibulin-3 preferentially stained tumor cells in 26 of 26 samples. In an overall comparison of patients with and those without mesothelioma, the receiver-operating-characteristic curve for plasma fibulin-3 levels had a sensitivity of 96.7% and a specificity of 95.5% at a cutoff value of 52.8 ng of fibulin-3 per milliliter. In a comparison of patients with early-stage mesothelioma with asbestos-exposed persons, the sensitivity was 100% and the specificity was 94.1% at a cutoff value of 46.0 ng of fibulin-3 per milliliter. Blinded validation revealed an area under the curve of 0.87 for plasma specimens from 96 asbestos-exposed persons as compared with 48 patients with mesothelioma. CONCLUSIONS: Plasma fibulin-3 levels can distinguish healthy persons with exposure to asbestos from patients with mesothelioma. In conjunction with effusion fibulin-3 levels, plasma fibulin-3 levels can further differentiate mesothelioma effusions from other malignant and benign effusions. (Funded by the Early Detection Research Network, National Institutes of Health, and others.).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations281
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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