No Evidence for the Superiority of 3 Tesla Magnetic Resonance Imaging Over 1.5 Tesla Magnetic Resonance Imaging for Diagnosing Wrist Ligamentous Lesions: A Systematic Review and Meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the diagnostic accuracy of native magnetic resonance imaging (MRI) regarding different ligamentous lesions of the wrist and to analyze the influence of technical characteristics, such as field strength, application of fat saturation, 3-dimensional sequences, and wrist coils. METHODS: A systematic search was performed using MEDLINE, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases. Studies that were published before February 12, 2024, were included. All studies comparing the diagnostic accuracy of native wrist MRI with that of wrist arthroscopy for suspected ligamentous lesions were included. Results were analyzed by anatomic localization and technical aspects of the MRI. To assess the quality of included studies, we used the revised Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. RESULTS: The systematic search revealed 5,181 articles. Thirty-seven studies, reporting 3,893 ligamentous lesions, were eligible for inclusion. The studies displayed heterogeneity in terms of technical conditions, such as field strength, the use of wrist coils, the application of 3-dimensional sequences, and fat saturation. Research methods also varied. Overall sensitivity and specificity were 0.78 (0.66-0.86) and 0.81 (0.70-0.89) for 1.5 Tesla (1.5T) MRI, whereas sensitivity was 0.73 (0.68-0.78) and specificity was 0.90 (0.59-0.98) for 3 Tesla (3T) MRI. There was no significant difference between the 2 subgroups (P = .3807 and P = .4248). Sensitivity was 0.82 (0.75-0.87) for triangular fibrocartilage complex lesions, 0.63 (0.50-0.74) for scapholunate ligament tears, and 0.41 (0.25-0.60) for lunotriquetral ligament lesions. Specificity for triangular fibrocartilage complex lesions was 0.82 (0.73-0.89), for scapholunate ligament tears was 0.86 (0.73-0.93), and for lunotriquetral ligament lesions was 0.93 (0.81-0.98). CONCLUSIONS: The sensitivity and specificity of MRI are influenced by the anatomic location of the lesion and technical conditions. In terms of diagnostic accuracy, no significant difference was found between 1.5T and 3T MRI. LEVEL OF EVIDENCE: Level III, systematic review of Level II-III studies.
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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 | 0,031 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».