Diagnostic Test Accuracy of Ultrasonography vs Computed Tomography for Papillary Thyroid Cancer Cervical Lymph Node Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The use of ultrasonography (US) vs cross-sectional imaging for preoperative evaluation of papillary thyroid cancer is debated. Objective: To compare thyroid US and computed tomography (CT) in the preoperative evaluation of papillary thyroid cancer for cervical lymph node metastasis (CLNM), as well as extrathyroidal disease extension. Data Sources: MEDLINE and Embase were searched from January 1, 2000, to July 18, 2020. Study Selection: Studies reporting on the diagnostic accuracy of US and/or CT in individuals with treatment-naive papillary thyroid cancer for CLNM and/or extrathyroidal disease extension were included. The reference standard was defined as histopathology/cytology or imaging follow-up. Independent title and abstract review (2515 studies) followed by full-text review (145 studies) was completed by multiple investigators. Data Extraction and Synthesis: PRISMA guidelines were followed. Methodologic and diagnostic accuracy data were abstracted independently by multiple investigators. Risk of bias assessment was conducted using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) tool independently and in duplicate. Bivariate random-effects model meta-analysis and multivariable meta-regression modeling was used. Main Outcomes and Measures: Diagnostic test accuracy of US and CT of the neck for lateral and central compartment CLNM, as well as for extrathyroidal disease extension, determined prior to study commencement. Results: A total of 47 studies encompassing 31 942 observations for thyroid cancer (12 771 with CLNM; 1747 with extrathyroidal thyroid extension) were included; 21 and 26 studies were at low and high risk for bias, respectively. Based on comparative design studies, US and CT demonstrated no significant difference in sensitivity (73% [95% CI, 64%-80%] and 77% [95% CI, 67%-85%], respectively; P = .11) or specificity (89% [95% CI, 80%-94%] and 88% [95% CI, 79%-94%], respectively; P = .79) for lateral compartment CLNM. For central compartment metastasis, sensitivity was higher in CT (39% [95% CI, 27%-52%]) vs US (28% [95% CI, 21%-36%]; P = .004), while specificity was higher in US (95% [95% CI, 92%-98%]) vs CT (87% [95% CI, 77%-93%]; P < .001). Ultrasonography demonstrated a sensitivity of 91% (95% CI, 81%-96%) and specificity of 47% (95% CI, 35%-60%) for extrathyroidal extension. Conclusions and Relevance: The findings of this systematic review and meta-analysis suggest that further study is warranted of the role of CT for papillary thyroid cancer staging, possibly as an adjunct to US.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,073 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».