Blood-Based Multi-Cancer Early Detection Tests (MCEDs) as a Potential Approach to Address Current Gaps in Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
Screening and early detection is one of the most effective approaches to reduce the population-level impact of cancer. Novel approaches to screening such as multi-cancer early detection tests (MCEDs) may further reduce cancer incidence and mortality. Many MCEDs detect fragments of circulating DNA containing mutations that originated from tumour cells, thereby informing both the presence of cancer and the cell-type of origin. In this review, we examine the current evidence of MCEDs as a potential tool to improve population-based cancer outcomes. We review the role of MCEDs to address low participation rates, disparities among underserved populations, changing epidemiology of common cancers, and the absence of screening tests for many cancer types. MCEDs have the potential to increase participation in cancer screening programs, as they may be less invasive than other procedures, and can screen for multiple cancer types in one appointment. Additionally, due to the lack of specialized collection equipment needed for these tests, underscreened populations and targeted populations could gain greater access to screening. Finally, because MCEDs can detect cancer types without screening tests that are moderately common and increasing in western populations, efficacious tests for these sites could alleviate the cancer burden and improve patient outcomes. While these tests offer great promise, considerable limitations and evidence gaps must be addressed. Notable limitations include scenarios where early detection does not improve survival outcomes, the costs and impact on health care resources for false positives, and false reassurance with subsequent lack of adherence to existing screening protocols.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».