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Enregistrement W3113818268

Altered Serum Annexin A2 Might Be a New Potential Diagnostic Biomarker in Human Colorectal Cancer.

2020· article· en· W3113818268 sur OpenAlexaff
Daojun Hu, Baoyan Shen, Miao Yu, Xiaoyin Zha, Ye Zhou, Feng Chen, Jianlin Ren, Li Zhang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerMedicineColorectal cancerCarcinoembryonic antigenAnnexinAnnexin A2Area under the curveReceiver operating characteristicGastroenterologyInternal medicineCancerOncologyPathologyChemistryStaining
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Annexin A2 is a calcium dependent phospholipid binding protein that is a biomarker in cancers. However, the value of serum Annexin A2 in the diagnosis of colorectal cancer (CRC) is not clear. This study aimed to investigate clinical utility of serum Annexin A2 as a potential biomarker for CRC. METHODS: Annexin A2 was analyzed in 20 cases of CRC tissues and 20 controls of normal adjacent paired tissues. Serum Annexin A2 was calculated in 59 CRC patients and 44 healthy subjects. Receiver operating characteristic (ROC) curve and logistic regression were utilized to evaluate the diagnostic effectiveness and construct diagnostic model. RESULTS: =0.0111). ROC analysis indicated the diagnostic efficacy of serum Annexin A2 was better than carcinoembryonic antigen (CEA) and carbohydrate antigen 19-9 (CA199) for CRC. Furthermore, joint detection of Annexin A2 and CEA had the maximum area under the ROC curve (AUC) in discriminating CRC from healthy controls (AUC 0.931, sensitivity 86.4%, specificity 84.7%, positive predictive value 87.9%, and negative predictive value 82.2%). CONCLUSIONS: Serum Annexin A2 may be a non-invasive and promising biomarker for the diagnosis of CRC, and the joint detection of Annexin A2 and CEA may have been favorable clinical applied value in the diagnosis of CRC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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