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Enregistrement W4400048897 · doi:10.1038/s44328-024-00001-2

Advancing cancer detection with portable salivary sialic acid testing

2024· article· en· W4400048897 sur OpenAlexaff
Mohamed Elgendi, Lynnette Nathalie Lyzwinski, Eric Kübler, Alexander V. Shokurov, Newton Howard, Carlo Menon

Notice bibliographique

Revuenpj Biosensing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSialic acidCancerCancer detectionMedicineChemistryInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This perspective emphasizes the robust evidence supporting salivary sialic acid (SA) as a valuable tool for cancer prescreening, particularly for oral and breast cancers. The potential benefits of salivary SA testing include early cancer detection and treatment response monitoring. The challenges and opportunities of developing a portable cancer detection device are discussed. Enabling accessible and timely prescreening through salivary SA testing has the potential to save lives and offer an alternative to mammograms for low-risk groups. Portable Raman spectrometers show promise for SA analysis, but cost and sensitivity challenges need attention. The potential for personalized medicine, multiplexing capabilities, and remote collaboration further enhances the value of portable Raman-based cancer detection devices. Implementing these recommendations may lead to the future use of portable devices in cancer detection through salivary SA analysis. Salivary SA’s promising potential as a prescreening or adjunct biomarker extends beyond the clinical setting, and its integration into routine practice could empower individuals for home-based cancer detection, enabling more convenient and effective health monitoring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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