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Enregistrement W4405039253 · doi:10.1182/blood-2024-210831

Diagnostic Test Accuracy of Cardiac Imaging for AL Amyloidosis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4405039253 sur OpenAlexaff
Hassan Kawtharany, Muayad Azzam, Jamil Nazzal, Vishal Kukreti, Matthew D. Seftel, Qais Hamarsha, Aseel Alkhader, Tala Khraise, Mahmoud Al-Masri, Hadi Khaled Abou Zeid, Iktimal Alwan, Mhd Amin Alzabibi, Noor Jaber, Faizi Jamal, Noel R. Dasgupta, Nitasha Sarswat, Alfredo H. De La Torre, María Adela Aguirre, Deborah Boedicker, Naresh Bumma, Antonia Carroll, Raymond L. Comenzo, Joselle Cook, Angela Dispenzieri, Jack Khouri, Maria M. Picken, Shahzad Raza, Nelson Leung, Vaishali Sanchorawala, Hira Shaikh, Reem A. Mustafa

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of British ColumbiaPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineCardiac amyloidosisAmyloidosisInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Although endomyocardial biopsy is the gold standard, echocardiography, and Cardiac Magnetic Resonance (CMR) play a pivotal role in the diagnosis of cardiac amyloidosis. In this systematic review, we aim to estimate the diagnostic test accuracy (DTA) of CMR and echocardiography for cardiac amyloidosis. Methods: As part of the American Society of Hematology guidelines on the diagnosis of Amyloidosis, we searched PubMed, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from inception till January 2024 for relevant studies. Two reviewers independently performed title and abstract screening and full-text article screening on LASER Al and extracted relevant data using a piloted Excel sheet. We performed statistical pooling using Stata 18.0 software. We evaluated risk of bias using Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2) and used the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach to assess the certainty of the evidence. We report diagnostic test accuracy as sensitivity (95% confidence interval) and specificity (95% confidence interval). Results: After screening 29,237, we included 9 studies assessing DTA of late gadolinium enhancement (LGE) on cardiac magnetic resonance (CMR) using an endomyocardial biopsy (EMB) as a reference test in patients with amyloidosis (light chain and ATTR). The majority of studies didn't report on the type of amyloidosis where only 2 out of 9 were in patients with light chain amyloidosis. The pooled estimates for sensitivity and specificity of LGE are 0.95 (0.88. 0.98), and 0.81 (0.60, 0.92), respectively. We did a sensitivity analysis and included only LGE suggestive for amyloidosis which didn't change sensitivity but led to an increase in specificity for amyloidosis to 0.87 (0.76, 0.94), respectively. The pooled estimates were based on moderate certainty in the evidence. For 2-dimensional echocardiography, we addressed DTA for different echocardiographic findings and we did not limit the reference to EMB. A panel of experts judged whether the reference was acceptable or not. Acceptable reference was EMB alone or a combination of extracardiac biopsy plus cardiac imaging (CMR or echocardiography) with or without positive cardiac biomarkers (troponin or BNP or NT-proBNP). Six studies (n=2063) addressed interventricular septum thickness (IVS), sensitivity was 0.77 (0.69, 0.84) and specificity was 0.71 (0.60, 0.81). 4 out of 6 studies used 12 mm as a cutoff while the other 2 studies used 13 mm as a cutoff. Only 2 studies (n=1667) assessed the DTA of posterior wall thickness (PWT), with sensitivity ranging from 0.76 to 1.00, and specificity ranging from 0.84 to 0.89. Six studies (n=438) addressed diastolic dysfunction (grade 2,3), with a sensitivity of 0.71 (0.40, 0.90), and specificity of 0.75 (0.64, 0.84). 7 studies (n=472) reported DTA of only diastolic dysfunction grade 3. When compared to diastolic dysfunction (grade 2,3, sensitivity decreases to 0.42 (0 28. 0.58) and specificity increases to 0.89 (0.83. 0.94). For E/A ratio, only 2 studies (n=127) were included. Sensitivity ranged from 0.45 to 0.65, and specificity ranged from 0.85 to 0.98. Four studies (n=1596) yielded a sensitivity of 0.86 (0.65, 0.95) and specificity of 0.76 (0.55, 0.89) of left ventricular global longitudinal strain (GLS). All except one used -17% as a cutoff for GLS. For apical sparing on GLS, pooled estimates from 8 studies (n=2253) led to a sensitivity of 0.72 (0.64, 0.78) and specificity of 0.78 (0.64, 0.88). There was a variation of cutoff across studies. The certainty of evidence for echocardiographic findings was low to moderate. Conclusion: CMR is a more accurate test with better performance compared to echocardiography.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,031
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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