Diagnostic accuracy of magnetic resonance imaging for tumour staging of bladder cancer: systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to evaluate accuracy of magnetic resonance imaging (MRI) for local staging of bladder cancer for four clinical scenarios (T-stage thresholds) considered against current standards for clinical staging and secondarily to identify sources for variability in accuracy. Systematic review of patients with bladder cancer undergoing T-staging MRI to evaluate the diagnostic accuracy using bivariate random-effects meta-analysis. Sub-group analysis was done to explore variability; risk of bias was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS)-2 tool. The search identified 30 studies (5156 patients). Pooled accuracy at multiple T-stage thresholds: ≤T1 vs ≥T2 = sensitivity 87% (95% confidence interval [CI] 82-91), specificity 79% (95% CI 72-85); T-any vs T0 = sensitivity 65% (95% CI 23-92), specificity 90% (95% CI 83-94); ≤T2 vs ≥T3 = sensitivity 83% (95% CI 75-88), specificity 87% (95% CI 78-93); and <T4b vs pT4b = sensitivity 85% (95% CI 63-95), specificity 98% (95% CI 95-99). For ≤T1 vs ≥T2, accuracy was higher in studies at low risk of bias. No variability in accuracy was identified for: field strength, transurethral resection of bladder tumour status, publication date, index test parameters. For ≤T1 vs ≥T2, accuracy was higher than reported for clinical staging. For T-any vs T0 accuracy was lower than clinical staging. For ≤T2 vs ≥T3, sensitivity was slightly lower than clinical staging but specificity was considerably higher. For <T4b vs pT4b sensitivity exceeded the estimated accuracy for clinical staging. Limitations: two scenarios had few studies (T-any vs T0; <T4b vs pT4b) and several studies were at high risk of bias. MRI staging for ≤T1 vs ≥T2, ≤T2 vs ≥T3, and
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».