Accuracy of liver and spleen stiffness on magnetic resonance elastography for detecting portal hypertension: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».