Diagnostic accuracy of sensory and motor tests for the diagnosis of carpal tunnel syndrome: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Carpal tunnel syndrome (CTS) is the most common entrapment mononeuropathy of the upper extremity. The previous systematic review of the diagnostic tests for CTS was outdated. The objective of this study was to compile and appraise the evidence on the accuracy of sensory and motor tests used for the diagnosis of CTS. METHODS: MEDLINE, CINAHL, and Embase databases were searched on January 20, 2020. Studies assessing at least one diagnostic accuracy property of the sensory or motor tests for CTS diagnosis were selected by two independent reviewers. Diagnostic test accuracy extension of the PRISMA guidelines was followed. Risk of bias and applicability concerns were rated using QUADAS-2 tool. Any reported diagnostic accuracy property was summarized. Study characteristics and any information on the accuracy of the sensory and motor tests for CTS diagnosis were extracted. RESULTS: We included sixteen clinical studies, assessing thirteen different sensory or motor tests. The most sensitive test for CTS diagnosis was the Semmes-Weinstein monofilament test (with 3.22 in any radial digit as the normal threshold) with sensitivity from 0.49 to 0.96. The tests with the highest specificity (Sp) were palmar grip strength (Sp = 0.94), pinch grip strength (Sp from 0.78 to 0.95), thenar atrophy (Sp from 0.96 to 1.00), and two-point discrimination (Sp from 0.81 to 0.98). CONCLUSIONS: The evidence was inconclusive on which sensory or motor test for CTS diagnosis had the highest diagnostic accuracy. The results suggest that clinicians should not use a single sensory or motor test when deciding on CTS diagnosis. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42018109031 , on 20 December 2018.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».