Macedonian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of the National Cancer Institute 2015-Jun

miR-Test: a blood test for lung cancer early detection.

Само регистрираните корисници можат да преведуваат статии
Пријавете се / пријавете се
Врската е зачувана во таблата со исечоци
Francesca Montani
Matteo Jacopo Marzi
Fabio Dezi
Elisa Dama
Rose Mary Carletti
Giuseppina Bonizzi
Raffaella Bertolotti
Massimo Bellomi
Cristiano Rampinelli
Patrick Maisonneuve

Клучни зборови

Апстракт

Lung cancer is the leading cause of cancer death worldwide. Low-dose computed tomography screening (LDCT) was recently shown to anticipate the time of diagnosis, thus reducing lung cancer mortality. However, concerns persist about the feasibility and costs of large-scale LDCT programs. Such concerns may be addressed by clearly defining the target "high-risk" population that needs to be screened by LDCT. We recently identified a serum microRNA signature (the miR-Test) that could identify the optimal target population. Here, we performed a large-scale validation study of the miR-Test in high-risk individuals (n = 1115) enrolled in the Continuous Observation of Smoking Subjects (COSMOS) lung cancer screening program. The overall accuracy, sensitivity, and specificity of the miR-Test are 74.9% (95% confidence interval [CI] = 72.2% to 77.6%), 77.8% (95% CI = 64.2% to 91.4%), and 74.8% (95% CI = 72.1% to 77.5%), respectively; the area under the curve is 0.85 (95% CI = 0.78 to 0.92). These results argue that the miR-Test might represent a useful tool for lung cancer screening in high-risk individuals.

Придружете се на нашата
страница на Facebook

Најкомплетната база на податоци за лековити билки поддржана од науката

  • Работи на 55 јазици
  • Лекови од билки поддржани од науката
  • Препознавање на билки по слика
  • Интерактивна GPS мапа - означете ги билките на локацијата (наскоро)
  • Прочитајте научни публикации поврзани со вашето пребарување
  • Пребарувајте лековити билки според нивните ефекти
  • Организирајте ги вашите интереси и останете во тек со истражувањето на новостите, клиничките испитувања и патентите

Напишете симптом или болест и прочитајте за билки што можат да помогнат, напишете билка и видете болести и симптоми против кои се користи.
* Сите информации се базираат на објавени научни истражувања

Google Play badgeApp Store badge