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Enregistrement W2790835525 · doi:10.1111/acem.13388

The Accuracy and Prognostic Value of Point‐of‐care Ultrasound for Nephrolithiasis in the Emergency Department: A Systematic Review and Meta‐analysis

2018· review· en· W2790835525 sur OpenAlexaff
Charles Wong, Braden D. Teitge, Marshall Ross, Paul J. Young, Helen Robertson, Eddy Lang

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal colicMeta-analysisEmergency departmentLikelihood ratios in diagnostic testingHydronephrosisReceiver operating characteristicData extractionConfidence intervalMEDLINESystematic reviewRadiologyInternal medicinePathologyUrinary systemAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Point-of-care ultrasound (POCUS) has been suggested as an initial investigation in the management of renal colic. Our objectives were: 1) to determine the accuracy of POCUS for the diagnosis of nephrolithiasis and 2) to assess its prognostic value in the management of renal colic. METHODS: The review protocol was registered to the PROSPERO database (CRD42016035331). An electronic database search of MEDLINE, Embase, and PubMed was conducted utilizing subject headings, keywords, and synonyms that address our research question. Bibliographies of included studies and narrative reviews were manually examined. Studies of adult emergency department patients with renal colic symptoms were included. Any degree of hydronephrosis was considered a positive POCUS finding. Accepted criterion standards were computed tomography evidence of renal stone or hydronephrosis, direct stone visualization, or surgical findings. Screening of abstracts, quality assessment with the QUADAS-2 instrument, and data extraction were performed by two reviewers, with discrepancies resolved by consensus with a third reviewer. Test performance was assessed by pooled sensitivity and specificity, calculated likelihood ratios, and a summary receiver operator curve (SROC). The secondary objective of prognostic value was reported as a narrative summary. RESULTS: The electronic search yielded 627 unique titles. After relevance screening, 26 papers underwent full-text review, and nine articles met all inclusion criteria. Of these, five high-quality studies (N = 1,773) were included in the meta-analysis for diagnostic accuracy and the remaining yielded data on prognostic value. The pooled results for sensitivity and specificity were 70.2% (95% confidence interval [CI] = 67.1%-73.2%) and 75.4% (95% CI = 72.5%-78.2%), respectively. The calculated positive and negative likelihood ratios were 2.85 and 0.39. The SROC generated did not show evidence of a threshold effect. Two of the studies in the meta-analysis found that the finding of moderate or greater hydronephrosis yielded a specificity of 94.4% (95% CI = 92.7%-95.8%). Four studies examining prognostic value noted a higher likelihood of a large stone when positive POCUS findings were present. The largest randomized trial showed lower cumulative radiation exposure and no increase in adverse events in those who received POCUS investigation as the initial renal colic investigation. CONCLUSION: Point-of-care ultrasound has modest diagnostic accuracy for diagnosing nephrolithiasis. The finding of moderate or severe hydronephrosis is highly specific for the presence of any stone, and the presence of any hydronephrosis is suggestive of a larger (>5 mm) stone in those presenting with renal colic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,029
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations99
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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