Effectiveness of <scp>contrast‐enhanced</scp> duplex ultrasound for detecting renal artery stenosis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Contrast-enhanced duplex ultrasound (CEUS) might be a useful tool to diagnosing renal artery stenosis (RAS). We amalgamated and reviewed the evidence assessing the diagnostic accuracy of CEUS on detecting RAS compared to angiography. METHODS: This preregistered systematic review included studies that compared the presence of RAS via CEUS with angiography. Sources were searched in November 2022 and included Scopus, EMBASE, MEDLINE, CINAHL, and Academic Search Premier (n = 1717). The Quality Assessment of Diagnostic Studies 2 tool assessed study quality. Results are presented narratively. RESULTS: The studies included (n = 11) had a total of 447 unique participants (193 females) and average age of 56 ± 9 years. Five of eleven studies investigated CEUS using SonoVue contrast agent and reported an average accuracy (91% ± 2%), sensitivity (91% ± 3%), specificity (90% ± 5%), negative predictive value (86% ± 6%), and positive predictive value (94% ± 1%) with all values >80%. The accuracy of CEUS using other types of contrast agent (n = 6), including Levovsit (n = 3/6), Definity (n = 1/6), perfienapent emulsion (n = 1/6), and perfluorocarbon-exposed sonicated dextrose albumin (n = 1/6) was mixed. These studies detected an average accuracy of 91 ± 11% (n = 2/3% > 80%), sensitivity of 98% ± 4%, (n = 3/3% > 80%), and specificity of 86% ± 10% (n = 2/3% > 80%). Included studies had generally low risk of bias and applicability concerns except for unclear flow and timing (n = 7/11) and applicability of patient selection (n = 4/11). CONCLUSION: Despite being limited by the heterogeneity of included studies, our review indicates a high overall diagnostic accuracy for CEUS to detect RAS compared to angiography, with the largest evidence-base for SonoVue contrast. Radiologists and hospital decision makers should consider CEUS as an acceptable alternative to angiography.
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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 | 0,010 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».