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Enregistrement W3015819289 · doi:10.1097/meg.0000000000001724

Accuracy of liver and spleen stiffness on magnetic resonance elastography for detecting portal hypertension: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3015819289 sur OpenAlexaff
Ranjit Singh, Mitchell P. Wilson, Prayash Katlariwala, M. Hassan Murad, Matthew D. F. McInnes, Gavin Low

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Gastroenterology & Hepatology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance elastographyPortal hypertensionConfidence intervalEsophageal varicesMeta-analysisInternal medicineGastroenterologyElastographyMagnetic resonance imagingSpleenCirrhosisRadiologyUltrasound

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The purpose of this systematic review and meta-analysis was to evaluate the diagnostic accuracy of liver and spleen stiffness on magnetic resonance elastography (MRE) for detecting clinically significant portal hypertension. METHODS: A systematic review of MEDLINE, EMBASE, Scopus, the Cochrane Library, and the Grey Literature through to 15 August 2019 was performed. Original articles with >10 patients evaluating liver and/or spleen stiffness on MRE using a reference standard of portal hypertension defined as intractable ascites, esophageal varices, encephalopathy and/or death were included in analysis. Patient, clinical, MRI, and diagnostic performance was independently acquired by two reviewers. Meta-analysis was performed using a bivariate mixed-effects regression model. RESULTS: Fourteen studies were included with 12 studies evaluating liver stiffness and eight studies evaluating spleen stiffness. The pooled and weighted sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) values for liver stiffness on MRE were 83% [95% confidence interval (CI) 72-90%], 80% (95% CI 70-88%), and 88% (95% CI 85-91%), respectively. The pooled and weighted sensitivity, specificity, and AUC values for spleen stiffness on MRE were 79% (95% CI 61-90%), 90% (95% CI 80-95%), and 92% (95% CI 89-94%), respectively. The liver and spleen stiffness sensitivity and specificity values were comparable when evaluating for esophageal varices only at of 80% (95% CI 66-89%) and 76% (95% CI 62-86%) for liver stiffness, and 75% (95% CI 52-90%) and 89% (95% CI 70-96%) for spleen stiffness. DISCUSSION: Liver and spleen stiffness on MRE can serve as a supplemental noninvasive assessment tools for detecting clinically significant portal hypertension. Spleen stiffness may be more specific and accurate than liver stiffness for detecting portal hypertension.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,037
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations48
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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