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Enregistrement W3151175460 · doi:10.1148/radiol.2021202857

Diagnostic Performance of MRI for Esophageal Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3151175460 sur OpenAlexaff
Sangjune Laurence Lee, Poonam Yadav, Jitka Starekova, Leslie Christensen, Thevaa Chandereng, Richard J. Chappell, Scott B. Reeder, M. Bassetti

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisStage (stratigraphy)CarcinomaRadiologyT-stageAdenocarcinomaInternal medicineOncologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Although CT, endoscopic US, and PET are critical in determining the appropriate management of esophageal carcinoma (squamous cell carcinoma and adenocarcinoma), previous reports show that staging accuracy remains low, particularly for nodal involvement sensitivity. Purpose To perform a systematic review and meta-analysis to determine the diagnostic performance of MRI for multiple staging thresholds in patients with biopsy-proven esophageal carcinoma (differentiation of stage T0 disease from stage T1 or higher disease, differentiation of stage T2 or lower disease from stage T3 or higher disease, and differentiation of stage N0 disease from stage N1 or higher disease [where T refers to tumor stage and N refers to nodal stage]). Materials and Methods Studies of the diagnostic performance of MRI in determining the stage of esophageal carcinoma in patients before esophagectomy and pathologic staging between 2000 and 2019 were searched in PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library by a librarian and radiation oncologist. Pooled diagnostic performance of MRI was calculated with a bivariate random effects model. Bias was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (version 2) tool. Results Twenty studies with a total of 984 patients were included in the analysis. Pooled accuracy for stage T0 versus stage T1 or higher had a sensitivity of 92% (95% CI: 82, 96) and a specificity of 67% (95% CI: 51, 81). Pooled accuracy for stage T2 or lower versus stage T3 or higher had a sensitivity of 86% (95% CI: 76, 92) and a specificity of 86% (95% CI: 75, 93). Pooled accuracy for stage N0 versus stage N1 or higher had a sensitivity of 71% (95% CI: 60, 80) and a specificity of 72% (95% CI: 64, 79). The concern for applicability was low for the patient selection, index test, and reference test domains, except for 10% of studies (two of 20) that had unclear concern for patient selection applicability. Conclusion MRI has high sensitivity but low specificity for the detection of esophageal carcinoma, which shows promise for determining neoadjuvant therapy response and for detecting locally advanced disease for potential trimodality therapy. © RSNA, 2021 Online supplemental material is available for this article. See also the editorial by Leeflang in this issue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations51
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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