Clinical Utility of SPECT Neuroimaging in the Diagnosis and Treatment of Traumatic Brain Injury: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This systematic review evaluated the clinical utility of single photon emission computed tomography (SPECT) in traumatic brain injury (TBI). METHODS: After defining a PICO Statement (Population, Intervention, Comparison and Outcome Statement), PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) criteria were applied to identify 1600 articles. After screening, 374 articles were eligible for review. Inclusion for review was focus on SPECT in the setting of mild, moderate, or severe TBI with cerebral lobar specificity of SPECT findings. Other inclusion criteria were comparison modalities in the same subjects and articles in English. Foreign language articles, SPECT studies that did not include comparison modalities, and case reports were not included for review. RESULTS: We identified 19 longitudinal and 52 cross-sectional studies meeting inclusion criteria. Three longitudinal studies examined diagnostic predictive value. The first showed positive predictive value increases from initial SPECT scan shortly after trauma to one year follow up scans, from 59% to 95%. Subsequent work replicated these results in a larger cohort. Longitudinal and cross sectional studies demonstrated SPECT lesion localization not detected by CT or MRI. The most commonly abnormal regions revealed by SPECT in cross-sectional studies were frontal (94%) and temporal (77%) lobes. SPECT was found to outperform both CT and MRI in both acute and chronic imaging of TBI, particularly mild TBI. It was also found to have a near 100% negative predictive value. CONCLUSIONS: This review demonstrates Level IIA evidence (at least one non-randomized controlled trial) for the value of SPECT in TBI. Given its advantages over CT and MRI in the detection of mild TBI in numerous studies of adequate quality, and given its excellent negative predictive value, it may be an important second test in settings where CT or MRI are negative after a closed head injury with post-injury neurological or psychiatric symptoms.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| 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 ».