Diagnostic test accuracy of ultrasound for orbital cellulitis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periorbital and orbital cellulitis are inflammatory conditions of the eye that can be difficult to distinguish using clinical examination alone. Computer tomography (CT) scans are often used to differentiate these two infections and to evaluate for complications. Orbital ultrasound (US) could be used as a diagnostic tool to supplement or replace CT scans as the main diagnostic modality. No prior systematic review has evaluated the diagnostic test accuracy (DTA) of ultrasound compared to cross-sectional imaging. OBJECTIVE: To conduct a systematic review of studies evaluating the DTA of orbital ultrasound compared with cross-sectional imaging, to diagnose orbital cellulitis. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, and Web of Science were searched from inception to August 10, 2022. All study types were included that enrolled patients of any age with suspected or diagnosed orbital cellulitis who underwent ultrasound and a diagnostic reference standard (i.e., CT or magnetic resonance imaging [MRI]). Two authors screened titles/abstracts for inclusion, extracted data, and assessed the risk of bias. RESULTS: Of the 3548 studies identified, 20 were included: 3 cohort studies and 17 case reports/series. None of the cohort studies directly compared the diagnostic accuracy of ultrasound with CT or MRI, and all had high risk of bias. Among the 46 participants, diagnostic findings were interpretable in 18 (39%) cases which reported 100% accuracy. We were unable to calculate sensitivity and specificity due to limited data. In the descriptive analysis of the case reports, ultrasound was able to diagnose orbital cellulitis in most (n = 21/23) cases. CONCLUSION: Few studies have evaluated the diagnostic accuracy of orbital ultrasound for orbital cellulitis. The limited evidence based on low quality studies suggests that ultrasound may provide helpful diagnostic information to differentiate orbital inflammation. Future research should focus studies to determine the accuracy of orbital US and potentially reduce unnecessary exposure to radiation.
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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 | 0,019 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».