Fecal volatile organic compounds for colorectal cancer detection: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Background: Fecal volatile organic compound (VOC) analysis has emerged as a promising non-invasive tool for detecting colorectal cancer (CRC). Despite its reported high diagnostic accuracy, clinical adoption is hindered due to issues like methodological variability, lack of standardization, and limited validation. This systematic review and meta-analysis aim to address these challenges by evaluating the diagnostic performance of fecal VOC analysis and exploring its future potential. METHODS: A comprehensive search of studies assessing fecal VOC analysis for CRC detection and monitoring was conducted. Data on sensitivity, specificity, analytical platforms, and methodological protocols were extracted and analyzed. Seven studies met the inclusion criteria, and pooled diagnostic accuracy metrics were calculated. Emerging applications and challenges were critically reviewed. RESULTS: Fecal VOC analysis showed a pooled sensitivity of 0.86 and specificity of 0.90 for CRC detection, supported by an area under the summary receiver operating characteristic (SROC) curve of 0.89. Individual studies reported area under the curve (AUC) values ranging from 0.84 to 0.96, with some achieving perfect sensitivity and specificity using machine learning algorithms. Preliminary evidence suggests the potential of VOC profiling for monitoring CRC, but small sample sizes, methodological inconsistencies, and lack of external validation limit generalizability. Notably, while sensitivity was consistent, considerable heterogeneity in specificity was observed across studies. Variations in sample collection, storage, and analytical platforms introduce biases, and data on CRC staging and early detection remain scarce. CONCLUSIONS: To maximize the potential of fecal VOC analysis for CRC detection, staging, and post-treatment monitoring, future research must focus on standardizing procedures, conducting multi-center validation studies, and integrating VOC analysis with other diagnostic techniques. These efforts are particularly important given the limited number of studies currently available, which restricts the strength of evidence and highlights the need for larger, rigorous investigations. Overcoming these limitations could transform fecal VOC analysis from a promising research method into a reliable clinical tool for CRC diagnosis.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».