Quantitative diffusion magnetic resonance imaging for prediction of human papillomavirus status in head and neck squamous-cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Head and neck squamous-cell carcinoma (HNSCC) related to human papillomavirus (HPV) infection represents a distinct biological and prognostic subtype compared to the HPV-negative form. Prior studies suggest a correlation between the apparent diffusion coefficient (ADC) values on diffusion-weighted imaging (DWI) of primary tumor lesion and HPV status in HNSCC. In this meta-analysis, we compared the average ADC of primary lesion between HPV-positive and HPV-negative HNSCC. Methods A comprehensive literature search of PubMed and Embase was performed. Studies comparing the average ADC on echo-planar DWI of primary tumor lesions between HPV-positive and HPV-negative HNSCC were included. The standardized mean difference was calculated using fixed- and random-effects models. Tau-squared estimates of total heterogeneity and Higgins inconsistency index ( I 2 test) were determined. Results A total of five studies, pooling data of 264 patients, were included for meta-analysis. Among these five studies, three had included oral cavity, hypopharyngeal, and/or laryngeal HNSCC in addition to oropharyngeal subsite. Primary lesions were comprised of 185 HPV-negative and 79 HPV-positive HNSCC. The meta-analysis showed lower average ADC values in HPV-positive HNSCC compared to the HPV-negative form, with a standardized mean difference of 0.961 (95% confidence interval 0.644–1.279; p < 0.0001). Since there was no significant heterogeneity in analysis ( p = 0.3852), both random- and fixed-effects models resulted in the same estimates of overall effect. Conclusions HPV-positive HNSCC primary lesions have a lower average ADC compared to the HPV-negative form, highlighting the potential application of quantitative diffusion magnetic resonance imaging as a noninvasive imaging biomarker for prediction of HPV status.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 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 | 0,001 |
| 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 ».