Acute Appendicitis: A Meta-Analysis of the Diagnostic Accuracy of US, CT, and MRI as Second-Line Imaging Tests after an Initial US
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To evaluate the sensitivity, specificity, and diagnostic odds ratios of US, CT, and MRI as second-line imaging modalities after initial US for assessing acute appendicitis in children and adults. Materials and Methods A literature search was conducted in Medline and Embase to identify articles that used surgery or histopathologic examination alone or in combination with clinical follow-up or chart review to evaluate the diagnostic accuracy of second-line imaging modalities. The quality of articles was assessed by using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 and the Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy tools. Results For studies of children, the number of studies and patients were as follows: US, six studies and 548 patients; CT, nine studies and 1498 patients; MRI, five studies and 287 patients. For studies of adults, the number of studies and patients were as follows: US, three studies and 169 patients; CT, 11 studies and 1027 patients; MRI, six studies and 427 patients. Pooled sensitivities and specificities of second-line US for diagnosis of appendicitis in children were 91.3% (95% confidence interval [CI]: 83.8%, 95.5%) and 95.2% (95% CI: 91.8%, 97.3%), respectively; and in adults, the pooled sensitivities and specificities were 83.1% (95% CI: 70.3%, 91.1%) and 90.9% (95% CI: 59.3%, 98.6%), respectively. Regarding second-line CT in children, the pooled sensitivities and specificities were 96.2% (95% CI: 93.2%, 97.8%) and 94.6% (95% CI: 92.8%, 95.9%); and in adults, the pooled sensitivities and specificities were 89.9% (95% CI: 85.4%, 93.2%) and 93.6% (95% CI: 91.2%, 95.3%), respectively. Regarding second-line MRI in children, pooled sensitivities and specificities were 97.4% (95% CI: 85.8%, 100%) and 97.1% (95% CI: 92.1%, 99.0%); and in adults, the pooled sensitivities and specificities were 89.9% (95% CI: 84.8%, 93.5%) and 93.6% (95% CI: 90.9%, 95.5%), respectively. Conclusion Second-line US, CT, and MRI have comparable and high accuracy in helping to diagnose appendicitis in children and adults, including pregnant women. All three modalities may be valid as second-line imaging in a clinical imaging pathway for diagnosis and management of appendicitis.
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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 | 0,031 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,068 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».