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Enregistrement W4400192899 · doi:10.1136/gutjnl-2024-bsg.226

P144 Role of the endoscopic ultrasound (EUS) in diagnosing Focal Liver Lesions (FLL); Meta-Analysis and Systematic Review

2024· article· en· W4400192899 sur OpenAlexaboutno aff
Eyad Gadour, Abeer Awad, Zeinab Hassan, Khalid Sherwani, Bogdan Miuţescu, Hussein Okasha

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisEndoscopic ultrasoundRadiologyMedicineUltrasoundSystematic reviewPathologyMEDLINEChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Recently, there has been a surge in the clinical utilization 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 summarized the evidence on the diagnostic and therapeutic roles of EUS in liver diseases. Methods 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. Results 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. 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%). Conclusions 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. References Gadour E, Hassan Z. Post-orthotopic liver transplant cholangiopathy assessment and surveillance with endoscopic ultrasonography: the way forward. International Journal of Innovative Research in Medical Science 2023;8(07):269–278. https://doi.org/10.23958/ijirms/vol08-i07/1717 Okasha HH, Delsa H, Alsawaf A, et al. Role of endoscopic ultrasound and endoscopic ultrasound-guided tissue acquisition in diagnosing hepatic focal lesions. World J Methodol. 2023;13(4):287–295. doi:10.5662/w jm.v13.i4.287

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,027
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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