Diagnostic Accuracy of Scalene and Pectoralis Minor Muscle Blocks for Thoracic Outlet Syndrome: A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background Thoracic outlet syndrome (TOS) is a complex neurovascular condition that remains challenging to diagnose, particularly neurogenic TOS (nTOS), which comprises most cases. While vascular TOS has clear diagnostic criteria, nTOS diagnosis relies on clinical assessments, imaging, and electrophysiologic studies. Scalene and pectoralis minor muscle blocks have been proposed as diagnostic tools, but their accuracy remains uncertain. Objective This systematic review and meta-analysis assesses the pooled sensitivity, specificity, and diagnostic accuracy of scalene and pectoralis minor blocks for TOS. Methods A systematic literature search was performed across PubMed, Embase, Scopus, Cochrane Library, Web of Science, and Google Scholar following PRISMA guidelines. Studies evaluating the diagnostic accuracy of these blocks for TOS were included. The QUADAS-2 and Newcastle-Ottawa Scale were used for quality assessment. A meta-analysis using RevMan and STATA assessed pooled sensitivity, specificity, and diagnostic odds ratios (DORs). Results Of the 180 reports yielded by the search, 12 studies met inclusion criteria (950 patients). Pooled sensitivity for scalene and pectoralis minor blocks was 87% (95% CI: 83%-90%), while specificity was 34% (95% CI: 26%-43%). The diagnostic odds ratio was 3.98 (95% CI: 2.50-6.34). Substantial heterogeneity was observed (I 2 = 68%, P < 0.001), attributed to variations in injection protocols, outcome definitions, and patient selection. Conclusion Scalene and pectoralis minor blocks have high sensitivity but low specificity for TOS diagnosis. Their use as stand-alone diagnostic tools is limited. However, they may be valuable within a multimodal diagnostic framework integrating clinical evaluation, imaging, and electrophysiologic testing.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle