Are There Non-Invasive Biomarker(s) That Would Facilitate the Detection of Ovarian Torsion? A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian torsion (OT) is a rare gynaecological emergency that requires a prompt diagnosis for optimal patient management. To determine whether there were any biomarkers suitable for the non-invasive detection of OT, two independent reviewers performed systematic searches of five literature databases (PubMed, Medline, Scopus, Cochrane, and CINAHL) from inception until October 1st, 2023. Following the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, the search included patients with OT that had quantified biomarker expression with no age, geographical location, publication date, language, or setting restrictions. Articles were excluded if OT was found incidentally, was based on qualitative analyses, or were not primary research articles. Full texts of 23 selected articles were assessed for risk of bias and quality assurance using a modified Newcastle–Ottawa Scale (NOS) for clinical studies and SYRCLE’s risk of bias tool for the assessment of pre-clinical (animal) studies. A total of 11 articles described studies on animals and all described serum biomarkers comparing results between OT versus a sham operation, a control group, or readings before and after OT. Ischaemia-modified albumhumin (IMA), serum D-dimer (s-DD), heat shock protein-70 (hsp-70), Pentraxin-3 (PTX3), and c-reactive protein (CRP) each showed the most promise, with p-values for the difference between OT and control groups achieving ≤ 0.001. In studies of humans, the biomarkers ranged from 16.4 to 92.3% sensitivity and 77–100% specificity. The most promising biomarkers for the early prediction of OT in patients included s-DD, interleukin-6 (IL-6), IMA, and tumour necrosis factor-alpha (TNF-α). Signal peptide, CUB domain, and EGF-like domain-containing 1 (SCUBE1) had a high specificity at 93.3%, second only to s-DD and a positive likelihood ratio (LR) > 10. IMA was the only other biomarker that also had a positive LR > 10, making it a promising diagnostic biomarker. The studies identified by this systematic literature review each analysed small patient groups but IMA, DD, and SCUBE1 nevertheless showed promise as serum biomarkers with a pooled LR > 10. However, further well-designed studies are needed to identify and evaluate individual markers or diagnostic panels to help clinicians manage this important organ-threatening condition.
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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 | 0,028 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».