Volatile organic compounds for the detection of hepatocellular carcinoma—A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is an increasingly common and the second leading causes of cancer mortality worldwide with 5 years survival rate about 12%. Less than 20% of HCC patients are eligible to curative treatment owing to the late presentation. Clearly there is a need for a readily accessible, early screening tool. This scoping review critically appraises and synthesizes the current published knowledge about the use of exhaled VOCs as a potential non-invasive means for HCC detection aiming to advance this nascent field. A systematic electronic search was conducted. Search strategy included all studied published until the 24th of March 2023 using a combination of relevant keywords. The search yielded 9 publications using the PRISMA guidelines. Two of the studies described in vitro experiments, and seven clinical studies were conducted on small groups of patients. Overall, 42 headspace gases were analysed in the in vitro studies. Combined, the clinical studies included 420 HCC patients and 630 controls. The studies reported potential role for a combination of VOCs in the diagnosis of HCC. However, there is lack of consensus. Although there appears to be promise in VOCs research associated with HCC, there is no single volatile biomarker in exhaled breath attributed to HCC and data from extracted studies indicates a lack of standardization. Large multi-centre population studies are required to verify the existence of VOCs linked to HCC.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».