Influences of age and sex on the diagnostic accuracy of human epididymis secretory protein 4 for malignant pleural effusion
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have suggested that the presence of human epididymal protein 4 (HE4) in pleural fluid can be used to diagnose malignant pleural effusion (MPE) with moderate accuracy. However, the factors that affect the diagnostic accuracy of HE4 remain unknown. This study aimed to examine how age and sex influence the diagnostic accuracy of HE4. Participants with undiagnosed pleural effusion were prospectively enrolled in two cohorts (Hohhot cohort and Changshu cohort), and the presence of HE4 in their pleural fluid upon admission was determined by an electrochemiluminescence immunoassay. A receiver operating characteristic (ROC) curve with its area under the curve (AUC) was utilized to assess the diagnostic value of HE4 for MPE. Additionally, we conducted subgroup analyses and used a resampling method with different upper age limits to investigate the impacts of age and sex on the diagnostic accuracy of HE4 for MPE. The Hohhot cohort included 86 patients with benign pleural effusions (BPEs) and 66 patients with MPE, whereas the Changshu cohort included 26 patients with MPE and 32 patients with BPE. The diagnostic accuracy of HE4 decreased as age increased in both cohorts. The diagnostic accuracy of HE4 in males did not differ significantly from that in females. Therefore, we conclude that age should be considered when using HE4 in pleural fluid to diagnose MPE.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».