Breast Cancer Detection From a Urine Sample by Dog Sniffing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Breast cancer is a leading cause of cancer death worldwide. Several studies have demonstrated that dog can sniff and detect cancer in the breath or urine sample of a patient. Objective: The aim of this study is to assess whether the trained dog can detect breast cancer from urine samples. Methods: A nine-year-old female Labrador Retriever was trained to identify cancer from urine samples of breast cancer patients. Urine samples from patients histologically diagnosed with primary breast cancer, those with non-breast malignant diseases, and healthy volunteers were obtained, and a double-blind test was performed. Results: 40 patients with breast cancer, 142 patients with non-breast malignant diseases, and 18 healthy volunteers were enrolled, and their urine samples were collected. In 40 times out of 40 runs of a double-blind test, the trained dog could correctly identify urine samples of breast cancer patients. Sensitivity and specificity of this breast cancer detection method using dog sniffing were both 100%. Conclusions: The trained dog in this study could accurately detect breast cancer from urine samples of breast cancer patients. These results indicate the feasibility of a method to detect breast cancer from urine samples using dog sniffing in the diagnosis of breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».