Accuracy and efficacy of the endoscopic ultrasound (EUS) in diagnosing focal liver lesion (FLL), obtaining liver sampling and liver abscess drainage; A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been a surge in the clinical utilisation of endoscopic ultrasound (EUS) in hepatology [1]. These applications range from diagnosis to treatment of various liver diseases [2]. Therefore, the current systematic review has summarised the evidence on the diagnostic and therapeutic roles of EUS in liver diseases. PubMed, Medline, Cochrane Library, Web of Science, and Google Scholar databases were extensively scoured for studies until October 2023. The methodological quality of the eligible articles was performed using the Newcastle Ottawa Scale or Cochrane's Risk of Bias tool. In addition, statistical analyses were performed with the Comprehensive Meta-Analysis software. A total of 45 articles (28 evaluating the diagnostic role and 17 evaluating the therapeutic role of EUS) were included. The pooled analysis demonstrated that EUS diagnostic tests have an accuracy of 92.4% for focal liver lesions (FLL) and 96.6% for parenchymal liver diseases [Fig. 1]. In addition, the cumulative analyses showed that EUS-guided liver biopsies (EUS-LB) with either fine needle aspiration (FNA) or fine needle biopsy (FNB) have low complication rates when sampling FLL and parenchymal liver diseases (3.1% and 8.7%, respectively). Furthermore, analysis of data from four studies has shown that EUS-guided liver abscess (EUS-AD) has a high clinical (90.7%) and technical success (90.7%) without significant complications. Similarly, EUS-guided interventions for the treatment of gastric varices (GV) have a high technical success (98%) and GV obliteration rates (84%), with low complications (15%) and rebleeding events (17%) [Fig. 2]. EUS in liver diseases is a promising technique with the potential to be considered as 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».