Diagnostic accuracy of ultrasonography, MRI and MR arthrography in the characterisation of rotator cuff disorders: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Different diagnostic imaging modalities, such as ultrasonography (US), MRI, MR arthrography (MRA) are commonly used for the characterisation of rotator cuff (RC) disorders. Since the most recent systematic reviews on medical imaging, multiple diagnostic studies have been published, most using more advanced technological characteristics. The first objective was to perform a meta-analysis on the diagnostic accuracy of medical imaging for characterisation of RC disorders. Since US is used at the point of care in environments such as sports medicine, a secondary analysis assessed accuracy by radiologists and non-radiologists. METHODS: A systematic search in three databases was conducted. Two raters performed data extraction and evaluation of risk of bias independently, and agreement was achieved by consensus. Hierarchical summary receiver-operating characteristic package was used to calculate pooled estimates of included diagnostic studies. RESULTS: Diagnostic accuracy of US, MRI and MRA in the characterisation of full-thickness RC tears was high with overall estimates of sensitivity and specificity over 0.90. As for partial RC tears and tendinopathy, overall estimates of specificity were also high (>0.90), while sensitivity was lower (0.67-0.83). Diagnostic accuracy of US was similar whether a trained radiologist, sonographer or orthopaedist performed it. CONCLUSIONS: Our results show the diagnostic accuracy of US, MRI and MRA in the characterisation of full-thickness RC tears. Since full thickness tear constitutes a key consideration for surgical repair, this is an important characteristic when selecting an imaging modality for RC disorder. When considering accuracy, cost, and safety, US is the best option.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle