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Enregistrement W4280601510 · doi:10.1148/radiol.213170

Diagnostic Accuracy of Cardiac MRI versus FDG PET for Cardiac Sarcoidosis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4280601510 sur OpenAlexaff
Matthew Aitken, Michael Chan, Camila Urzua Fresno, Ashley Farrell, Nayaar Islam, Matthew D. F. McInnes, Mark Iwanochko, Meyer Balter, Yasbanoo Moayedi, Paaladinesh Thavendiranathan, Ur Metser, Patrick Veit‐Haibach, Kate Hanneman

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoidosis and Beryllium Toxicity Research
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of OttawaUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of TorontoOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCardiac PETPositron emission tomographyInternal medicineRadiologyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background There is limited consensus regarding the relative diagnostic performance of cardiac MRI and fluorodeoxyglucose (FDG) PET for cardiac sarcoidosis. Purpose To perform a systematic review and meta-analysis to compare the diagnostic accuracy of cardiac MRI and FDG PET for cardiac sarcoidosis. Materials and Methods Medline, Ovid Epub, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Embase, Emcare, and Scopus were searched from inception until January 2022. Inclusion criteria included studies that evaluated the diagnostic accuracy of cardiac MRI or FDG PET for cardiac sarcoidosis in adults. Data were independently extracted by two investigators. Summary accuracy metrics were obtained by using bivariate random-effects meta-analysis. Meta-regression was used to assess the effect of different covariates. Risk of bias was assessed using the Quality Assessment Tool for Diagnostic Accuracy Studies‐2 tool. The study protocol was registered a priori in the International Prospective Register of Systematic Reviews (Prospero protocol CRD42021214776). Results Thirty-three studies were included (1997 patients, 687 with cardiac sarcoidosis); 17 studies evaluated cardiac MRI (1031 patients) and 26 evaluated FDG PET (1363 patients). Six studies directly compared cardiac MRI and PET in the same patients (303 patients). Cardiac MRI had higher sensitivity than FDG PET (95% vs 84%; P = .002), with no difference in specificity (85% vs 82%; P = .85). In a sensitivity analysis restricted to studies with direct comparison, point estimates were similar to those from the overall analysis: cardiac MRI and FDG PET had sensitivities of 92% and 81% and specificities of 72% and 82%, respectively. Covariate analysis demonstrated that sensitivity for FDG PET was highest with quantitative versus qualitative evaluation (93% vs 76%; P = .01), whereas sensitivity for MRI was highest with inclusion of T2 imaging (99% vs 88%; P = .001). Thirty studies were at risk of bias. Conclusion Cardiac MRI had higher sensitivity than fluorodeoxyglucose PET for diagnosis of cardiac sarcoidosis but similar specificity. Limitations, including risk of bias and few studies with direct comparison, necessitate additional study. © RSNA, 2022 Online supplemental material is available for this article.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,011
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations97
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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