Exhaled Breath Analysis in Diagnosis of Malignant Pleural Mesothelioma: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Malignant pleural mesothelioma (MPM) is mainly related to previous asbestos exposure. There is still dearth of information on non-invasive biomarkers to detect MPM at early stages. Human studies on exhaled breath biomarkers of cancer and asbestos-related diseases show encouraging results. The aim of this systematic review was to provide an overview on the current knowledge about exhaled breath analysis in MPM diagnosis. A systematic review was conducted on MEDLINE (PubMed), EMBASE and Web of Science databases to identify relevant studies. Quality assessment was done by the Newcastle-Ottawa Scale. Six studies were identified, all of which showed fair quality and explored volatile organic compounds (VOC) based breath profile using Gas Chromatography Coupled to Mass Spectrometry (GC-MS), Ion Mobility Spectrometry Coupled to Multi-capillary Columns (IMS-MCC) or pattern-recognition technologies. Sample sizes varied between 39 and 330. Some compounds (i.e, cyclohexane, P3, P5, P50, P71, diethyl ether, limonene, nonanal, VOC IK 1287) that can be indicative of MPM development in asbestos exposed population were identified with high diagnostic accuracy rates. E-nose studies reported breathprints being able to distinguish MPM from asbestos exposed individuals with high sensitivity and a negative predictive value. Small sample sizes and methodological diversities among studies limit the translation of results into clinical practice. More prospective studies with standardized methodologies should be conducted on larger populations.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».