Exhaled gas biomarkers: a non-invasive approach for distinguishing diabetes and its complications
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Le résumé fourni par la source
Exhaled gas detection offers a safe, convenient, and non-invasive clinical diagnostic method for preventing the progression of diabetes to complications. In this study, gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) analysis and statistical methods were employed to identify four volatile organic compounds (VOCs) that exhibit significant differences between patients with Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) and those with Diabetic Complications (DC). Compared with those in DC patients, the concentrations of isoprene, acetone, and isopropanol were found to be higher in T2DM patients, whereas the concentrations of tetradecane were lower. Based on the sets of these four VOCs, a voting classifier was constructed using three machine learning methods-Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) and K-Nearest Neighbors (KNN). The accuracy, sensitivity, specificity, F1 score, and AUC value of the voting classifier are 90.8%, 92.1%, 89.5%, 0.909, and 0.988, respectively, in distinguishing between T2DM and DC. This diagnostic method of exhaled gas detection provides an important foundation for preventing DC and monitoring disease progression of DM.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Exhaled gas biomarkers: a non-invasive approach for distinguishing diabetes and its complications
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Royal Society of Chemistry (RSC)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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State Key Laboratory of Transducer Technology pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Chengdu University of Traditional Chinese Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Medical Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Chinese Academy of Sciences, State Key Laboratory of Transducer Technology et Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, avec 2 autres affiliations.
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