The long-term course of subsolid nodules and predictors of interval growth on chest CT: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».