microRNA and Overcoming the Challenges of Their Use in the Diagnosis of Endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis is a common estrogen dependent and inflammatory disease affecting approximately 176 million women worldwide. Currently, the time between onset of symptoms and a definitive diagnosis has been reported by several international studies to range from 6 to 12 years. Presently, laparoscopic surgery followed by histopathological confirmation of lesions remains the gold standard for diagnosis. In part because of cost and invasiveness, current trends favor reduced laparoscopic surgeries in preference of the non-surgical diagnosis of endometriosis. However, the search for a clinical marker or markers of endometriosis that provide equal or similar sensitivity and specificity to laparoscopy has remained elusive. Thus, the search for a diagnostic test for the diagnosis of endometriosis continues to be a high priority research and clinical issue. Recent studies have reported favorable results with microRNA; however, lack of replication and absence of validation suggest that circulating miRNA may not be reliable for clinical use. Use of different screening platforms together with divergent methods may account for some of the lack or reproducibility in the literature. Herein we critically assess the recent literature and explore sources for discrepant findings. We suggest that prospective studies using validated reference miRNA to normalize results together with improved study design may yet reveal a suitable diagnostic marker or panel of markers for the diagnosis of endometriosis.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».