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Enregistrement W4297891377 · doi:10.1007/s00330-022-09138-y

The long-term course of subsolid nodules and predictors of interval growth on chest CT: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4297891377 sur OpenAlexaboutno aff
Linyu Wu, Chen Gao, Ning Kong, Xinjing Lou, Maosheng Xu

Notice bibliographique

RevueEuropean Radiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Program of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Confidence intervalCochrane LibraryMeta-analysisSubgroup analysisPublication biasInternal medicineNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To calculate the pooled incidence of interval growth after long-term follow-up and identify predictors of interval growth in subsolid nodules (SSNs) on chest CT. METHODS: A search of MEDLINE (PubMed), Cochrane Library, Web of Science Core Collection, and Embase was performed on November 08, 2021, for relevant studies. Patient information, CT scanner, and SSN follow-up information were extracted from each included study. A random-effects model was applied along with subgroup and meta-regression analyses. Study quality was assessed by the Newcastle-Ottawa scale, and publication bias was assessed by Egger's test. RESULTS: Of the 6802 retrieved articles, 16 articles were included and analyzed, providing a total of 2898 available SSNs. The pooled incidence of growth in the 2898 SSNs was 22% (95% confidence interval [CI], 15-29%). The pooled incidence of growth in the subgroup analysis of pure ground-glass nodules was 26% (95% CI: 12-39%). The incidence of SSN growth after 2 or more years of stability was only 5% (95% CI: 3-7%). An initially large SSN size was found to be the most frequent risk factor affecting the incidence of SSN growth and the time of growth. CONCLUSIONS: The pooled incidence of SSN growth was as high as 22%, with a 26% incidence reported for pure ground-glass nodules. Although the incidence of growth was only 5% after 2 or more years of stability, long-term follow-up is needed in certain cases. Moreover, the initial size of the SSN was the most frequent risk factor for growth. KEY POINTS: • Based on a meta-analysis of 2898 available subsolid nodules in the literature, the pooled incidence of growth was 22% for all subsolid nodules and 26% for pure ground-glass nodules. • After 2 or more years of stability on follow-up CT, the pooled incidence of subsolid nodule growth was only 5%. • Given the incidence of subsolid nodule growth, management of these lesions with long-term follow-up is preferred.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,039
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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