Diagnostic sensitivity of pleural fluid cytology in malignant pleural effusions: systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pleural fluid cytology is an important diagnostic test used for the investigation of pleural effusions. There is considerable variability in the reported sensitivity for the diagnosis of malignant pleural effusions (MPE) in the literature. OBJECTIVE: The purpose of this review is to determine the diagnostic sensitivity of pleural fluid cytology for MPE, both overall and by tumour type, to better inform the decision-making process when investigating pleural effusions. DATA SOURCES: A literature search of EMBASE and MEDLINE was performed by four reviewers. Articles satisfying inclusion criteria were evaluated for bias using the QUADAS-2 tool. DATA EXTRACTION: For quantitative analysis, we performed a metaanalysis using a binary random-effects model to determine pooled sensitivity. Subgroup analysis was performed based on primary cancer site and meta-regression by year of publication. SYNTHESIS: 95.5%). For primary thoracic malignancies, sensitivity was highest in lung adenocarcinoma (83.6%; 95% CI 77.7% to 89.6%) and lowest in lung squamous cell carcinoma (24.2%; 95% CI 17.0% to 31.5%) and mesothelioma (28.9%; 95% CI 16.2% to 41.5%). For malignancies with extrathoracic origin, sensitivity was high for ovarian cancer (85.2%; 95% CI 74.2% to 96.1%) and modest for breast cancer (65.3%; 95% CI 49.8% to 80.8%). CONCLUSIONS: Pleural fluid cytology has an overall sensitivity of 58.2% for the diagnosis of MPE. Clinicians should be aware of the high variability in diagnostic sensitivity by primary tumour type as well as the potential reasons for false-negative cytology results.PROSPERO registration numberCRD42021231473.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle