Point-of-Care Urine Metabolomics Test to Diagnose Colorectal Cancers in Low- and Middle-Income Countries: A Pilot Controlled Trial in Southwestern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test the feasibility of a point-of-care (POC) real-time urine metabolomics test, evaluate its validity in diagnosing colorectal cancer (CRC) among at-risk patients, and assess the willingness of patients in Southwestern Nigeria to use and pay for the test. METHODS: This was a pilot-controlled trial carried out among 72 patients (34 cases and 38 controls) in southwestern Nigeria. The cases were those with histopathological diagnosis of CRC while controls were at-risk adults. The POC biosensor used a disposable chip and can be connected to a smart device using Bluetooth, and reported if the patient's urine contained metabolites consistent with CRC. We assessed validity of the test using sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive values (NPV), and prespecified a specificity of 50% with a goal of ≥80% sensitivity to estimate the potential of the test to half the referrals to colonoscopy. Additionally, we assessed perception toward the test and willingness to uptake the urine test using structured questionnaires. RESULTS: The overall sensitivity, specificity, PPV, and NPV for all respondents were 91.18%, 81.58%, 81.58%, and 91.18% respectively, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.86. With specificity fixed at 50%, the overall sensitivity for all respondents was 94.5%, and all stratifications had sensitivity >90%. Overall, 70 (98.6%) were satisfied with the urine-based CRC screening, and respondents were willing to pay a mean amount of 8,008.20 Naira (about $5.2 US dollars) for the test. CONCLUSION: Our urine metabolite early diagnosis POC test met our predetermined criteria for success and had high acceptance rates among Nigerian patients, supporting a future multi-institutional implementation trial assessing our ability to scale up utilization.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».