Diagnostic significance of the novel biomarker combination for early-stage non-small cell lung cancer detection: results of the blind clinical study
Notice bibliographique
Résumé
Background: NSCLC can be cured in up to 65% of cases if detected early. However, most of the lung cancer (LC) cases are diagnosed at an advanced stage. Objective: The assessment of various tumor markers in retrospective double-blind clinical study and their possible combinations for detection of early-staged non-small cell lung cancer (NSCLC); evaluation of the best TM panel as a pre-screening tool for LC before Low-Dose CT scan; the development of the protocol for future prospective clinical study. Methods: A double-blind clinical study was conducted on 304 clinically verified patients, including 141 NSCLC, 133 healthy volunteers and 30 patients with COPD. Quantitative measurement of various TM was carried out using commercial immunoassays. Results: Unlike other tumor markers, which are expressed proportionally to the tumor growth, CA-62 demonstrated the highest values at Stage I and II of NSCLC. The use of CA-62 for early-staged NSCLC achieves 92% sensitivity at 95% specificity (AUC = 0.973). The diagnostic value of the best TM signature (CA-62, CEA and CYFRA 21-1): 100% Specificity, 90% Sensitivity, and 94% test accuracy, AUC=0.990. Conclusions: The results of the study demonstrated that the TM combination allows increasing the Specificity for patients with indeterminate pulmonary nodules detected by CT scans and improves the accuracy of differential diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».