Diagnostic Accuracy of Elastography and Liver Disease: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ultrasound-based transient elastography (TE) is a non-invasive alternative to liver biopsy for the staging of hepatic fibrosis due to various chronic liver diseases. This meta-analysis aims to assess the diagnostic accuracy of TE for detecting liver cirrhosis (F4) and severe fibrosis (F3) in patients with chronic liver diseases, in comparison to the gold standard liver biopsy. Methods: A systematic search was performed using PubMed search engine following Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines from inception to May 2021. The meta-analysis studies evaluating the diagnostic accuracy of TE for severe fibrosis and cirrhosis were identified. We conducted a meta-meta-analysis to generate pooled estimates of the sensitivity, specificity, and diagnostic odds ratios (ORs) for F3 and F4 fibrosis stage. Results: We included five studies with a total of 124 sub-studies and 20,341 patients in our analysis. Three studies have reported the diagnostic accuracy of TE in detecting F3/severe fibrosis stage and found 81.9% pooled sensitivity (95% confidence interval (CI): 79.9-83.7%; P < 0.001) (I 2 = 0%), 84.7% pooled specificity (95% CI: 81.3-87.6%) (I 2 = 81%; P = 0.02). All five studies reported the diagnostic accuracy of TE in detecting F4/liver cirrhosis stage. We found 84.8% pooled sensitivity (95% CI: 81.4-87.7%) (I 2 = 86.4%; P < 0.001), 87.5% pooled specificity (95% CI: 85.4-89.3%) (I 2 = 90%; P < 0.001) and pooled diagnostic OR (41.8; 95% CI: 3.9 - 56.5) (I 2 = 87%; P < 0.001). Conclusions: Ultrasound-based TE has excellent diagnostic accuracy for identifying cirrhosis and liver fibrosis stages 3. Future studies should focus on estimating the diagnostic accuracy of other fibrosis stages in chronic liver disease patients. This will eventually decrease the risk associated with invasive liver biopsy. Gastroenterol Res. 2022;15(5):232-239 doi: https://doi.org/10.14740/gr1557
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».