The utility of apparent diffusion coefficients for predicting treatment response to uterine arterial embolization for uterine leiomyomas: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Apparent diffusion coefficient (ADC) values, which are derived from diffusion-weighted imaging, have a potential role for predicting treatment response. A systematic review was conducted to examine the value of baseline ADC values for predicting leiomyoma size reduction after uterine arterial embolization (UAE). METHODS: Study selection, quality appraisal and data extraction were conducted independently by two authors. Statistical analyses included the calculation of weighted means and summary correlation coefficients (under the random effects model). RESULTS: Eleven studies consisting of a total of 258 patients (age, weighted mean±standard deviation [SD], 43.1±10.1 years) were included. The weighted mean±SD ADC value was 1.2±1.5 ×10-3 s/mm2 at baseline (ten studies) and 1.3±2.8 ×10-3 s/mm2 at approximately 6 months after embolization (six studies). The weighted mean percentage leiomyoma volume reduction (VR) at 6 months was 47.1%±35.6% (seven studies). Based on four studies, the weighted summary correlation coefficient for the correlation between baseline ADC and leiomyoma VR at approximately 6 months was not significant (r=0.40; 95% CI, -0.07 to 0.72; I2=69.7%). No associations were found in three of the four studies that examined changes in ADC values as a predictor. CONCLUSION: Due to high heterogeneity, it is unclear whether ADC may be useful for predicting treatment responses to UAE.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| 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 ».