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Enregistrement W4283390335 · doi:10.12998/wjcc.v10.i19.6483

Diagnostic accuracy of ≥ 16-slice spiral computed tomography for local staging of colon cancer: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4283390335 sur OpenAlexaboutno aff
Dan Liu, Lin-Mei Sun, Jing-Hua Liang, Lei Song, Xiao‐Pei Liu

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Clinical Cases · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisColorectal cancerDiagnostic odds ratioCochrane LibrarySpiral computed tomographyOdds ratioReceiver operating characteristicCancerRadiologyInternal medicineOncologyComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colorectal cancer is one of the most common cancers worldwide with high mortality and is classified as a single entity, although colon cancer and rectal cancer have largely different diagnoses, treatments, surgical methods, and recurrence rates. ≥ 16-slice spiral computed tomography (SCT) is mostly applied to detect the local stage of colon cancer; however, its diagnostic accuracy and whether it is conducive to distinguishing between high-risk and low-risk colon cancer are unclear. AIM: To systematically review the diagnostic accuracy of ≥ 16-slice SCT for local staging of colon cancer. METHODS: Based on the PubMed, EMBASE, Cochrane Library, and Web of Science databases, computers were used to search the literature from the establishment of the database to April 2021, and the results of the diagnostic tests on ≥ 16-slice SCT for local staging of colon cancer were collected according to the inclusion criteria. The data were then extracted and assessed on the basis of the Quality Assessment Checklist of the Institute of Economics of Canada, Reference Citation Analysis (https://www.referencecitationanalysis.com/). Afterward, a meta-analysis was performed using the statistical software Meta-disc 14.0 and Stata 15.0. RESULTS: Eleven studies that provided data on 1613 subjects with computed tomography diagnostic tests were included in this study. Meta-analysis revealed that the pooled sensitivity, pooled specificity, pooled negative likelihood ratio (LR), pooled diagnostic odds ratio, and area under the fitted receiver operating characteristic (ROC) curve of ≥ 16-slice SCT for colon cancer T staging were 0.67 (95%CI: 0.65-0.70), 0.81 (95%CI: 0.80-0.83), 4.13 (95%CI: 2.66-6.41), 0.39 (95%CI: 0.31-0.49), 10.81 (95%CI: 7.33-15.94), and 0.829, respectively, while the specificity, negative LR, diagnostic odds ratio, and area under the fitted ROC curve of ≥ 16-slice SCT for N staging of colon cancer were 0.54 (95%CI: 0.49-0.59), 0.74 (95%CI: 0.70-0.77), 1.92 (95%CI: 1.36-2.70), 0.67 (95%CI: 0.51-0.87), 3.74 (95%CI: 1.76-7.94), and 0.829 respectively. The sensitivity and specificity of ≥ 16-slice SCT for colon cancer T staging were acceptable, while the sensitivity for colon cancer N staging was relatively low, though its specificity was acceptable. CONCLUSION: ≥ 16-slice SCT for local staging of colon cancer has good diagnostic value; however, the accuracy needs to be confirmed by further clinical practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,038
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,204 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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