Diagnostic Performance of Magnetic Resonance Imaging for Preoperative Local Staging of Penile Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Invasion of the tunica albuginea (TA) and/or urethra are key factors in determining the feasibility of organ-preserving surgery in penile cancer (PC). Magnetic resonance imaging (MRI) appeared to be a promising technique for preoperative local staging. We performed a systematic review (SR) and pooled meta-analysis to investigate the diagnostic performance of MRI in preoperative local staging of primary PC. An SR up to May 2021 was performed according to the PRISMA statement. The diagnostic performance of MRI was evaluated according to TA invasion, urethra invasion, and pT-stage ≥ 2. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) from eligible studies were pooled and summary receiver operating characteristic (SROC) curves were constructed. Overall, seven qualified studies were deemed suitable. Diagnostic performance of MRI showed an accuracy of 0.89 for TA invasion (sensitivity 0.78, PPV 0.79, specificity 0.91, and NPV 0.90); an accuracy of 0.88 for urethra invasion (sensitivity 0.65, PPV 0.46, specificity 0.86, and NPV 0.93); an accuracy of 0.90 for pT ≥ 2 (sensitivity 0.86, PPV 0.84, specificity 0.70, and NPV 0.73).Currently available evidence indicates that MRI might be a one-stop shop for local staging of primary PC and play a central role with regard to conservative surgical management.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».