Diagnostic Accuracy of <scp>MRI</scp> for Differentiation of Benign and Malignant Pancreatic Cystic Lesions Compared to <scp>CT</scp> and Endoscopic Ultrasound: Systematic Review and <scp>Meta‐analysis</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differentiation of benign and malignant pancreatic cystic lesions on MRI, computed tomography (CT), and endoscopic ultrasound (EUS) is critical for determining management. PURPOSE: To perform a systematic review evaluating the diagnostic accuracy of MRI for diagnosing malignant pancreatic cystic lesions, and to compare the accuracy of MRI to CT and EUS. STUDY TYPE: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, and Scopus were searched until February 2020 for studies reporting MRI accuracy for assessing pancreatic cystic lesions. FIELD STRENGTH: 1.5T or 3.0T. ASSESSMENT: Methodologic and outcome data were extracted by two reviewers (AU and MA, 2 years of experience each). All studies of pancreatic cystic lesions on MRI were identified. Studies with incomplete MRI technique were excluded. Risk of bias was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS)-2 tool. STATISTICAL TESTS: Sensitivity/specificity was pooled using bivariate random-effects meta-analysis with 95% confidence intervals (95%CI). Pairwise-comparison of MRI to CT and EUS was performed. The impact of gadolinium-based contrast agents, mucinous lesions, and risk of bias were explored using meta-regression. RESULTS: MRI pooled sensitivity was 76% (95%CI 67% to 84%) and specificity was 80% (95%CI 74% to 85%) for distinguishing benign and malignant lesions. MRI and CT had similar sensitivity (P = 0.822) and specificity (P = 0.096), but MRI was more specific than EUS (80% vs. 75%, P < 0.05). Studies including only contrast-enhanced MRI were more sensitive than those including unenhanced exams (P < 0.05). MRI sensitivity and specificity did not differ for mucinous lesions (P = 0.537 and P = 0.384, respectively) or for studies at risk of bias (P = 0.789 and P = 0.791, respectively). DATA CONCLUSION: MRI and CT demonstrate comparable accuracy for diagnosing malignant pancreatic cystic lesions. EUS is less specific than MRI, which suggests that, in some cases, management should be guided by MRI findings rather than EUS. LEVEL OF EVIDENCE: 3 TECHNICAL EFFICACY STAGE: 2.
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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 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».