Diagnostic Performance of MRI in the Detection of Renal Lipid-Poor Angiomyolipomas: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Lipid-poor angiomyolipomas (AMLs) are challenging to differentiate from other renal lesions at imaging and often necessitate biopsy or surgery. If sufficiently accurate, MRI may play a role as a replacement test for biopsy. Purpose To perform a systematic review to evaluate the diagnostic performance of MRI for lipid-poor AMLs in patients with renal masses. Materials and Methods A systematic review of MEDLINE, EMBASE, Scopus, the Cochrane Library, and the "gray literature" (conference proceedings) was performed without language restriction through July 18, 2019, with the assistance of a health sciences librarian. Original articles with more than 10 patients evaluating the diagnostic performance of MRI, with histopathologic findings used as the reference standard, for the diagnosis of lipid-poor AMLs in patients with renal masses were included. Studies including AMLs with macroscopic fat and studies with insufficient data were excluded. Patient, clinical, MRI, and diagnostic performance parameters were independently acquired by two authors. Meta-analysis was performed by using a random-effects or bivariate mixed-effects regression model depending on the number of studies. Risk of bias of individual studies was evaluated by using Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2. Results Twenty-three studies with 2196 patients and 25 contingency tables were included. The pooled sensitivity, specificity, and area under the receiver operating characteristic curve were 83% (95% confidence interval [CI]: 72%, 90%), 90% (95% CI: 84%, 94%), and 0.93 (95% CI: 0.91, 0.95), respectively. Considerable variability was present for several variables, including MRI parameters; however, subgroup analysis did not identify MRI sequence or field strength as sources for variability. All studies were at high risk of bias for index test domain because no reported thresholds were prespecified. Conclusion MRI shows promising accuracy for detecting lipid-poor angiomyolipomas (area under the receiver operating characteristic curve, >0.9), indicating a potential role as a replacement test for biopsy in selected patients. Studies evaluating MRI accuracy with a pragmatic algorithm and prespecified threshold may be helpful to confirm this potential role in the management pathway. © RSNA, 2020
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».