Influence of Complex Disease on the Accuracy of Transvaginal Ultrasound Diagnosis of Uterosacral Ligament Endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the impact of complex disease states, including pouch of Douglas (POD) obliteration and deep endometriosis (DE) of the bowel, on the diagnostic accuracy of transvaginal ultrasound (TVUS) for detecting endometriosis of the uterosacral ligaments (USLs) and torus uterinus (TU). Methods: This diagnostic accuracy study evaluated the performance of TVUS in diagnosing DE of the USLs and TU, using laparoscopic visualisation with histological confirmation as the reference standard among two previously reported prospectively collected cohorts. Complex disease states were defined as complete POD obliteration and/or DE of the bowel. Diagnostic accuracy metrics, including sensitivity, specificity, positive and negative predictive values (PPV) and likelihood ratios (LR), were calculated before and after the exclusion of complex disease cases. Results: Among 177 participants, 18.6% (33/177) had POD obliteration, 18.6% (33/177) had DE of the bowel and 16.4% (29/177) had both. Accuracy ranged from 93.1% to 94.7% for USLs and 97.2%-98.5% for TU, with minimal change after exclusion (≤ 1.5%). Sensitivity declined following exclusion, by -6.4% (left USL), -3.5% (right USL) and -2.7% (TU) after POD obliteration exclusion and further decreases of -1.8%, -3.4% and -4.4%, respectively, after bowel DE exclusion. Specificity remained ≥ 97.8% across all sites and reached 100% at the USLs after POD obliteration exclusion. Conclusions: Contrary to the assumption that complex disease states hinder TVUS accuracy, their presence may enhance lesion recognition, likely due to increased sonographic attentiveness when severe disease is suspected. While TVUS remains highly specific, its sensitivity decreases in the absence of complex disease, emphasising the need for meticulous and systematic imaging approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».