Red Cell Distribution Width and the Early Detection of Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian Cancer is a leading cause of mortality and morbidity, lacking clinical manifestations and effective early diagnostic techniques. The majority of cases are diagnosed at later stages; however, asymptomatic screening is currently not recommended due to its low predictive value and invasive nature. Furthermore, the current CA-125 biomarker used to monitor Ovarian Cancer is elevated in other conditions, including endometriosis or pelvic inflammation. Red Cell Distribution Width (RDW) is a parameter measured in a complete blood count, measuring the range of variation in red blood cell size and heterogeneity of red blood cell volume. RDW levels positively correlate with Ovarian Cancer progression, additionally increased in Ovarian Cancer groups compared to benign ovarian tumour groups. RDW possesses high sensitivity in distinguishing between cancerous and benign ovarian tumours, in line with ideal screening method standards. RDW additionally shows potential as a diagnostic biomarker in combination with other blood parameters, such as hemoglobin. The hemoglobin-RDW ratio (HRR) acts as an independent predictor of Ovarian Cancer stage. RDW’s mechanism of action is not fully elucidated but can be associated with iron/folic acid deficiency, ineffective hematopoiesis caused by chronic inflammation, or inflammatory cytokines such as IL-1 and IL-17. High RDW levels additionally possess prognostic value, acting as an indicator of low cumulative overall survival and poor chemotherapy responses in various cancers. Further research is needed on RDW’s mechanism of action and its implication as a marker in female cancers, particularly Ovarian Cancer, to implement effective early screening techniques and reduce fatalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».