Intracystic Glucose Levels in Differentiating Mucinous From Nonmucinous Pancreatic Cysts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mucinous pancreatic cysts are well reported to transform into pancreatic adenocarcinoma, whereas nonmucinous cysts are mostly benign with low risk for malignant transformation. Nonsurgical methods of differentiating mucinous and nonmucinous pancreatic cysts are challenging and entail a multi investigational approach. Low intracystic glucose levels have been evaluated in multiple studies for its accuracy in differentiating mucinous from nonmucinous cysts of the pancreas. Methods: Multiple databases were searched and studies that reported on the utility of intracystic glucose levels in diagnosing mucinous pancreatic cysts were analyzed. Meta-analysis was conducted using the random-effects model, heterogeneity was assessed by I 2 %, and pooled diagnostic test accuracy values were calculated. Results: Seven studies were included in the analysis from an initial total of 375 citations. The pooled sensitivity of low glucose in differentiating mucinous pancreatic cyst was 90.5% [95% confidence interval (CI): 88.1-92.5; I 2 =0%] and the pooled specificity was 88% (95% CI: 80.8-92.7; I 2 =79%). The sensitivity at a glucose cut-off of 50 was 90.1% (95% CI: 87.2-92.5; I 2 =0%) and the specificity was 85.3% (95% CI: 76.8-91.1; I 2 =76%). The sensitivity of glucose levels in pancreatic cyst fluid taken by endoscopic ultrasound guided fine-needle aspiration was 90.8% (95% CI: 87.9-93.1; I 2 =0%) and the specificity was 90.5% (95% CI: 81.7-95.3; I 2 =83%). The sensitivity of point-of-care glucometers was 89.5% (95% CI: 87.9-93.1; I 2 =0%) and specificity was 83.9% (95% CI: 68.5-92.6; I 2 =43%). Conclusions: Low glucose level at a cut-off of 50 mg/dL on fluid samples collected by endoscopic ultrasound guided fine-needle aspiration and analyzed by point-of-care glucometer achieves excellent diagnostic accuracy in differentiating mucinous pancreatic cysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».