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Enregistrement W2983979515 · doi:10.1093/neuonc/noz175.220

CMET-19. QUESTIONING THE PARADIGM: DO CSF CYTOLOGY AND MRI SCANNING IDENTIFY THE SAME DISEASE IN PATIENTS WITH NEOPLASTIC MENINGITIS (NM) – DATA FROM AN INTERNATIONAL NM REGISTRY AND A META-ANALYSIS

2019· article· en· W2983979515 sur OpenAlexaff
Christopher Messner, Morris D. Groves, Silvia Höfer, David Roberge, Dawit Aregawi, Suriya Jeyapalan, Roberta Rudà, Michael Glantz

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGold standard (test)MedicineCytologyMeta-analysisRadiologyInternal medicinePathologyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION CSF cytology and neuraxis MRI scanning are complementary examinations for diagnosing NM. Positive cytology is the current gold standard despite relatively low sensitivity. Although MRI is an accepted alternative diagnostic tool for both treatment and clinical trial inclusion, its sensitivity and specificity are poorly understood. METHODS We conducted an exhaustive, PRISMA-compliant systematic review of the literature from January 1990 to September 2016 comparing MRI to CSF cytology (the gold standard) for the diagnosis of NM. Relevant studies were assigned a level of evidence using AAN criteria. Pre-specified data was extracted, and summary statistics were calculated using the inverse variance method and random effects model. Survival of patients diagnosed with various combinations of CSF cytology and MRI was also extracted and summary statistics were calculated. RESULTS Thirteen studies (2 class-I, 5 class-II, 5 class-III, 1 class-IV, 1646 solid and hematologic tumor patients) provided data sufficient to calculate the diagnostic characteristics of MRI. Sensitivity and specificity were low (63.4% [56.5–71.2] and 40.1% [30.2–53.1] respectively). False positive and false negative rates were high (59.9% [46.9–69.8] and 36.6% [28.8–43.5] respectively). Various sensitivity analyses (recent studies, class I/II studies, only class I studies, specific tumor histologies) yielded very similar results. Overall survival in patients with MRI (+)/CSF (+), MRI (+)/CSF (-), and MRI (-)/CSF (+) disease (3 studies, 347 patients) were 50.8 [39.8–64.8], 115.4 [70.4–189.4] and 228.7 [130.5–400.7] days respectively (p < 0.001). CONCLUSIONS MRI scanning can diagnose leptomeningeal metastases, but is a very poor surrogate for CSF cytology. Patients with NM diagnosed by various combinations CSF cytology and MRI positivity have dramatically different survivals, suggesting that these categories define subsets of patients with NM with different natural histories. This finding has important implications for patient care and clinical trial design and interpretation. Novel diagnostic strategies for NM should be subjected to similar analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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