Diagnostic and therapeutic role of endoscopic ultrasound in liver diseases: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In hepatology, the clinical use of endoscopic ultrasound (EUS) has experienced a notable increase in recent times. These applications range from the diagnosis to the treatment of various liver diseases. Therefore, this systematic review summarizes the evidence for the diagnostic and therapeutic roles of EUS in liver diseases. AIM: To examine and summarize the current available evidence of the possible roles of the EUS in making a suitable diagnosis in liver diseases as well as the therapeutic accuracy and efficacy. METHODS: PubMed, Medline, Cochrane Library, Web of Science, and Google Scholar databases were extensively searched until October 2023. The methodological quality of the eligible articles was assessed using the Newcastle-Ottawa scale or Cochrane Risk of Bias tool. In addition, statistical analyses were performed using the Comprehensive Meta-Analysis software. RESULTS: Overall, 45 articles on EUS were included (28 on diagnostic role and 17 on therapeutic role). Pooled analysis demonstrated that EUS diagnostic tests had an accuracy of 92.4% for focal liver lesions (FLL) and 96.6% for parenchymal liver diseases. EUS-guided liver biopsies with either fine needle aspiration or fine needle biopsy had low complication rates when sampling FLL and parenchymal liver diseases (3.1% and 8.7%, respectively). Analysis of data from four studies showed that EUS-guided liver abscess had high clinical (90.7%) and technical success (90.7%) without significant complications. Similarly, EUS-guided interventions for the treatment of gastric varices (GV) have high technical success (98%) and GV obliteration rate (84%) with few complications (15%) and rebleeding events (17%). CONCLUSION: EUS in liver diseases is a promising technique with the potential to be considered a first-line therapeutic and diagnostic option in selected cases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».