Clinical and radiological predictive features for high‐grade and invasive carcinoma in intraductal papillary mucinous neoplasms: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: Intraductal papillary mucinous neoplasms (IPMNs) progress from low-grade dysplasia to high-grade dysplasia (HGD) or invasive carcinoma (IC). High diagnostic accuracy is critical for surgical decision-making. METHODS: We searched Medline, Embase, and Cochrane Library from January 1, 2015, to January 27, 2025. Eligible studies reported on resected IPMNs, assessing diagnostic features for HGD/IC. Two reviewers screened articles, extracted data, and assessed bias using the Newcastle-Ottawa scale. Descriptive statistics summarized outcomes. The performance of worrisome features (WFs) and high-risk stigmata (HRS) based on International Association of Pancreatology guidelines were evaluated. RESULTS: In the 53 studies, 12 953 patients were included. HRS including obstructive jaundice and enhancing mural nodules ≥5mm showed robust specificity for HGD/IC, while main pancreatic duct size ≥10mm showed variable diagnostic accuracy. WFs such as cyst size ≥3 cm performed poorly, while cyst growth rate >3.5 mm/year demonstrated higher sensitivity (88%) and specificity (91%). Although rare, abrupt caliber change with distal atrophy was a robust predictor of malignancy (median odds ratio: 3.01). Acute pancreatitis and lymphadenopathy displayed variable value. Incremental improvement in diagnostic accuracy was observed with additional HRS or WFs. CONCLUSIONS: Current diagnostic markers are valuable but provide limited guidance for surgical decision-making in IPMNs, highlighting the need for further refinement of diagnostic tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».