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Enregistrement W3214829650 · doi:10.1158/1055-9965.epi-21-0616

The Role of Circulating Protein and Metabolite Biomarkers in the Development of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC): A Systematic Review and Meta-analysis

2021· review· en· W3214829650 sur OpenAlexaboutno aff
Swati Kumar, Ralph J. Santos, Andrew J. McGuigan, Urvashi Singh, Peter Johnson, Andrew T. Kunzmann, Richard Turkington

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsCancer Research UK
Mots-clésPancreatic ductal adenocarcinomaMetaboliteMeta-analysisMedicineInternal medicineOncologyPancreatic carcinomaAdenocarcinomaPancreatic cancerCancer researchCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has a poor prognosis, and this is attributed to it being diagnosed at an advanced stage. Understanding the pathways involved in initial development may improve early detection strategies. This systematic review assessed the association between circulating protein and metabolite biomarkers and PDAC development. METHODS: A literature search until August 2020 in MEDLINE, EMBASE, and Web of Science was performed. Studies were included if they assessed circulating blood, urine, or salivary biomarkers and their association with PDAC risk. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale for cohort studies. Random-effects meta-analyses were used to calculate pooled relative risk. RESULTS: A total of 65 studies were included. Higher levels of glucose were found to be positively associated with risk of developing PDAC [n = 4 studies; pooled relative risk (RR): 1.61; 95% CI: 1.16-2.22]. Additionally, an inverse association was seen with pyridoxal 5'-phosphate (PLP) levels (n = 4 studies; RR: 0.62; 95% CI: 0.44-0.87). Meta-analyses showed no association between levels of C-peptide, members of the insulin growth factor signaling pathway, C-reactive protein, adiponectin, 25-hydroxyvitamin D, and folate/homocysteine and PDAC risk. Four individual studies also reported a suggestive positive association of branched-chain amino acids with PDAC risk, but due to differences in measures reported, a meta-analysis could not be performed. CONCLUSIONS: Our pooled analysis demonstrates that higher serum glucose levels and lower levels of PLP are associated with risk of PDAC. IMPACT: Glucose and PLP levels are associated with PDAC risk. More prospective studies are required to identify biomarkers for early detection.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,035
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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