A feasibility study of detecting lung cancer by trained sniffer dogs
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the feasibility of olfactory detection of lung cancer by trained sniffer dogs. Methods Three police dogs, one Labrador Retriever and two Springer Spaniels, went through the same training course on detecting odor markers of cancer and were subsequently used to differentiate 52 lung cancer patients and 30 healthy subjects. The sensitivity(true-positive rate)and specificity(true-negative rate)of the olfactory detection were calculated. The consistency of the sniffing outcomes was also compared. Results The Labrador Retriever had a sensitivity of 88. 46% and a false-positive rate of 16. 60%. The two Springer Spaniels exhibited an equal ability to detect cancer patients with a sensitivity of 86. 54% and a false-positive rate of 20%. There was no statistically significant difference between the three dogs in detecting lung cancer(P =0. 994). Conclusion Olfactory detection of lung cancer by trained sniffer dogs may be used to assist clinical diagnosis andenhance diagnostic efficacy. Key words: Lung neoplasms; Diagnosis, differential; Skilled cancer-sniffing dog
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».