Diagnostic Performance of MRI, SPECT, and PET in Detecting Renal Cell Carcinoma: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Renal cell carcinoma (RCC) is one of the most common malignancies worldwide. Noninvasive imaging techniques, such as magnetic resonance imaging (MRI), single photon emission computed tomography (SPECT), and positron emission tomography (PET), have been involved in increasing evolution to detect RCC. This meta-analysis aims to compare to compare the value of MRI, SPECT, and PET in the diagnosis of RCC, and to provide evidence for decision-making in terms of further research and clinical settings.Methods: Electronic databases including PubMed, Web of Science, Embase, and Cochrane Library were systemically searched. Studies concerning MRI, SPECT, and PET for the detection of RCC were included. Pooled sensitivity, specificity, positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), diagnostic odds ratio (DOR), with their respective 95% confidence interval (CIs) and the area under the summary receiver operating characteristic (SROC) curve (AUC) were calculated.Results: A total of 44 articles were finally detected for inclusion in this meta-analysis. The pooled sensitivities of MRI, SPECT, and PET were 0.80, 0.81, and 0.88, respectively. Their respective overall specificities were 0.90, 0.54, and 0.87. Results in the subgroup analysis of the performance of SPECT that the pooled sensitivity, specificity, and AUC of the prospective SPECT studies included were 0.80, 0.42, 0.80, respectively. In the analysis of 18F-FDG PET, the pooled sensitivity, specificity, and AUC were 0.88, 0.86, and 0.92, respectively. PET studies showed a pooled sensitivity, specificity, and AUC of 0.80, 0.85, and 0.85, respectively in the diagnosis of primary RCC. The pooled sensitivity, specificity, and AUC of PET studies in detecting recurrent or metastatic RCC were 0.93, 0.88, and 0.94.Conclusion: Our meta-analysis manifests that MRI and PET present better diagnostic value for the detection of RCC in comparison with SPECT. PET is superior in the diagnosis of recurrent or metastatic RCC.
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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 | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,060 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».