Diagnostic accuracy of ancillary tests for death by neurologic criteria: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ancillary tests are frequently used in death determination by neurologic criteria (DNC), particularly when the clinical neurologic examination is unreliable. Nevertheless, their diagnostic accuracy has not been extensively studied. Our objective was to synthesize the sensitivity and specificity of commonly used ancillary tests for DNC. SOURCE: We performed a systematic review and meta-analysis by searching MEDLINE, EMBASE, Cochrane databases, and CINAHL Ebsco from their inception to 4 February 2022. We selected cohort and case-control studies including patients with 1) clinically diagnosed death by neurologic criteria or 2) clinically suspected death by neurologic criteria who underwent ancillary testing for DNC. We excluded studies without a priori diagnostic criteria and studies conducted solely on pediatric patients. Accepted reference standards were clinical examination, four-vessel conventional angiography, and radionuclide imaging. Data were directly extracted from published reports. We assessed the methodological quality of studies with the QUADAS-2 tool and estimated ancillary test sensitivities and specificities using hierarchical Bayesian models with diffuse priors. PRINCIPAL FINDINGS: Overall, 137 records met the selection criteria. One study (0.7%) had a low risk of bias in all QUADAS-2 domains. Among clinically diagnosed death by neurologic criteria patients (n = 8,891), ancillary tests had similar pooled sensitivities (range, 0.82-0.93). Sensitivity heterogeneity was greater within (σ = 0.10-0.15) than between (σ = 0.04) ancillary test types. Among clinically suspected death by neurologic criteria patients (n = 2,732), pooled ancillary test sensitivities ranged between 0.81 and 1.00 and specificities between 0.87 and 1.00. Most estimates had high statistical uncertainty. CONCLUSION: Studies assessing ancillary test diagnostic accuracy have an unclear or high risk of bias. High-quality studies are required to thoroughly validate ancillary tests for DNC. STUDY REGISTRATION: PROSPERO (CRD42013005907); registered 7 October 2013.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».