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Enregistrement W3113154756 · doi:10.1080/2090598x.2020.1858012

Performance of fluoro-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography-computed tomography imaging for lymph node staging in bladder and upper tract urothelial carcinoma: a systematic review

2020· review· en· W3113154756 sur OpenAlexaff
Abdulmajeed Aydh, Mohammad Abufaraj, Keiichiro Mori, Fahad Quhal, Benjamin Pradère, Reza Sari Motlagh, Hadi Mostafaei, Pierre I. Karakiewicz, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueArab Journal of Urology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePositron emission tomographyLymph nodeBladder cancerRadiologyProspective cohort studyCochrane LibraryNuclear medicineCarcinomaPET-CTStandardized uptake valueCancerMeta-analysisPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the current literature on the accuracy of fluoro-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography-computed tomography (FDG PET-CT) for lymph node (LN) staging in urothelial carcinoma (UC), as robust evidence on the value of this technology in UC is still lacking.Methods: The Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE)/PubMed, Cochrane Library, and Scopus databases were searched for eligible studies. We included all original studies evaluating FDG PET-CT in bladder or upper tract UC. The search results were restricted to the English language, and included prospective and retrospective studies without time restriction. We included only studies reporting the sensitivity and specificity of FDG PET-CT in detecting UC LN metastases.Results: We identified 23 articles meeting our inclusion criteria. In the preoperative setting, the sensitivity of FDG PET-CT for detecting LN metastases in patients with bladder cancer was widely variable ranging from 23% to 89%; the specificity ranged from 81% to 100%; and the overall accuracy ranged from 65% to 89%. During bladder cancer monitoring the sensitivity for detecting LN metastases ranged from 75% to 92% and the specificity ranged from 60% to 92%. The sensitivity for LN staging in upper tract UC ranged between 82% and 95%, with a specificity of 84–91%.Conclusion: Despite the inconsistencies in sensitivity between the reports, FDG PET-CT seems to have a high specificity for LN staging in patients with UC. Future prospective, well-designed studies are necessary to evaluate the role of FDG PET-CT in UC management.Abbreviations: FDG: fluoro-2-deoxy-D-glucose; LN: lymph node; PET: positron emission tomography; PRISMA: Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses; PSMA: prostate-specific membrane antigen; (N)(P)PV: (negative) (positive) predictive value; QUADAS-2: Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2; SUVmax: maximum standard uptake value; (UT)UC: (upper urinary tract) urothelial carcinoma

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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