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Enregistrement W1597227702 · doi:10.1111/j.1464-410x.2012.11106.x

Diagnostic accuracy of transrectal elastosonography (TRES) imaging for the diagnosis of prostate cancer: a systematic review and meta‐analysis

2012· review· en· W1597227702 sur OpenAlexaff
Omar M. Aboumarzouk, Simon Ogston, Zhihong Huang, Andrew Evans, Andreas Melzer, Jen‐Uwe Stolzenberg, Ghulam Nabi

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Urology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerMeta-analysisTransrectal ultrasonographyProstatectomyDiagnostic odds ratioConfidence intervalHistopathologyProstateRadiologyReceiver operating characteristicCancerDiagnostic accuracyNuclear medicinePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What's known on the subject? and What does the study add? Cancer tissue is stiffer than normal tissue, a fact known for many years. This has been measured using ultrasound (US) technology and is termed as elastosonography (ES). There have been reports of this technique being used in the detection of prostate cancer; however, no definite guidelines for its clinical application exist. The present review, for the first time synthesises published data of transrectal ES (TRES) using diagnostic review methodology. TRES increases prostate cancer detection as compared with grey‐scale US. Also, the study highlights limitations and strengths of data in this area and includes recommendations for future research. To assess the diagnostic performance of transrectal elastosonography (TRES) for the detection of prostate cancer. Two reviewers independently extracted the data from each study. Quality was assessed with a validated quality assessment tool for diagnostic accuracy studies. Diagnostic accuracy of TRES in relation to current standard references (transrectal ultrasonography [TRUS] biopsies and histopathology of radical prostatectomy [RP] specimens) was estimated. A bivariate random effects model was used to obtain sensitivity and specificity values. Hierarchical summary receiver operating characteristic (HSROC) were calculated. In all, 16 studies (2278 patients) were included in the review. Using histopathology of the RP specimen as reference standard, the pooled data of four studies showed that the sensitivity of TRES ranged between 0.71 to 0.82 and the specificity ranged between 0.60 to 0.95 (pooled diagnostic odds ratio [DOR] 19.6; 95% confidence interval [CI] 7.7–50.03). The sensitivity varied from 0.26 to 0.87 and specificity varied from 0.17 to 0.76 (pooled DOR 2.141; 95% CI 0.525 to –8.737) using TRUS biopsies (minimum of 10) as a reference standard. The quality of most studies was modest. SROC estimated 0.8653 area under the curve predicting high chances of detecting prostate cancer. There were no health economics or health‐related quality of life of the participants reported in the studies and all the studies used compressional technique with no reported standardisation. The TRES technique appears to improve the detection of prostate cancer compared with systematic biopsy and shows a good accuracy in comparison with histopathology of the RP specimen. However, studies lacked standardisation of the technique, had poor quality of reporting and a large variation in the outcomes based on the reference standards and techniques used.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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