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Enregistrement W2279898742 · doi:10.1186/s12894-016-0119-9

Assessment of a new point-of-care system for detection of prostate specific antigen

2016· article· en· W2279898742 sur OpenAlexaff
Steffen Rausch, Joerg Hennenlotter, Josef Wiesenreiter, Andrea Hohneder, Julian Heinkele, Christian Schwentner, Arnulf Stenzl, Tilman Todenhöfer

Notice bibliographique

RevueBMC Urology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDeutsche Gesellschaft für UrologieDeutsche Krebshilfe
Mots-clésMedicineProstate-specific antigenPoint of carePoint-of-care testingProstate cancerInternal medicinePathologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Measurement of the prostate specific antigen (PSA) remains an important tool in prostate cancer (PC) diagnosis. Due to limited availability of laboratory devices in an outpatient setting, compact and easy-to-handle point-of-care (POC) systems are desirable. Recently, a chip for PSA measurement on the concile® Ω100 POC reader platform was introduced. To investigate the clinical applicability, we evaluated the system in a consecutive cohort of patients undergoing PSA measurement in our outpatient clinic. METHODS: Between 07/2014 and 01/2015, PSA was analyzed in a total of 198 patients by the POC reader system and in parallel by an Immulite 2000® and Centaur® standard laboratory system, respectively. By standard (Immulite®) measurement, 67 (34,2 %) had PSA > 4 ng/ml and 131 (65,8 %) had PSA ≤ 4 ng/ml. Results were correlated by linear regression analyses for all patients and within PSA subgroups. For patients with available prostate histology after PSA measurement (n = 68), receiver-operating characteristic curves were created and area under the curve (AUC), sensitivity and specificity for the prediction of PC at best cut-off value were calculated. RESULTS: The coefficients of determination (r(2)) for the POC device compared to laboratory testing were 0.72 (Immulite®) and 0.63 (Centaur®), respectively (both p < 0.0001). In the PSA range of ≤4 ng/ml, the observed correlations were 0.75 and 0.70, respectively. For the POC test system, AUC for detection of PC was calculated with 0.745 while the standard laboratory tests showed 0.778 (Immulite®) and 0.771 (Centaur®). At best cut-off of 3.64 ng/ml, PSA analysis by the POC system showed a sensitivity of 85.7 % and a specificity of 66.7 %. CONCLUSIONS: The POC system obtained good concordance to elaborate laboratory measurement. In a screening scenario, the system provides quick and reliable PSA measurement, especially in the PSA range up to 4 ng/ml.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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