Giu 18, 2024
Modelli predittivi della malignità del nodulo polmonare solitario applicabili alla pratica clinica di routine: una revisione sistematica

Syst Rev. 2021 Dec 6;10(1):308

Senent-Valero M, Librero J, Pastor-Valero M.

PMID: 34872592

DOI: 10.1186/s13643-021-01856-6

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34872592/

Background: il nodulo polmonare solitario (SPN), un addensamento polmonare minore di 3 centimetri di diametro, è un rilevamento comune nella pratica clinica di routine quando si eseguono test di imaging toracico. Generalmente questi noduli sono di natura benigna. L’applicazione di modelli predittivi di malignità nodulare nella pratica clinica aiuterebbe ad ottenere una migliore gestione diagnostica dell’SPN. La presente revisione sistematica è stata effettuata allo scopo di valutare criticamente gli studi volti a sviluppare modelli predittivi di malignità del nodulo polmonare solitario (SPN), incidentalmente rilevato nella pratica clinica di routine.

Metodi: è stata effettuata una ricerca della letteratura scientifica disponibile fino all’ottobre 2020 nei database PubMed, SCOPUS e Cochrane Central. Sono stati inclusi gli studi osservazionali effettuati su una popolazione a basso rischio a partire dai 35 anni, volti a costruire modelli predittivi di malignità del nodulo polmonare solitario rilevati incidentalmente nella pratica clinica.

Risultati: sono stati analizzati 186 riferimenti bibliografici e, dopo aver applicato i criteri di esclusione/inclusione, sono rimasti 15 articoli per la revisione finale. Tutti gli studi hanno analizzato le variabili cliniche e radiologiche. I predittori indipendenti più frequenti della malignità dell’SPN erano, in ordine di frequenza, età, diametro, calcificazione e storia del fumo. La maggior parte degli studi non ha preso in esame altre variabili quali la presenza di enfisema, di fibrosi, di cicatrici apicali, l’esposizione all’amianto e al radon. In tutti gli studi si sono riscontrati bias di selezione, disegni di studio inadeguati e altri fattori che possono comprometterne l’applicabilità nella pratica clinica.

Conclusioni: gli studi inclusi hanno dimostrato di avere debolezze metodologiche che compromettono l’applicabilità clinica dei modelli predittivi della malignità dell’SPN e la loro potenziale influenza sul processo decisionale clinico per la gestione diagnostica dell’SPN.

Deep learning per il conteggio delle fibre di amianto

Deep learning per il conteggio delle fibre di amianto

J Hazard Mater. 2023 agosto 5;455:131590. EPUB 2023 Maggio 6. Ahmad Rabiee, Giancarlo Della Ventura, Fardin Mirzapour, Sergio Malinconico, Sergio Bellagamba, Federico Lucci, Federica Paglietti PMID: 37178531 DOI: 10.1016 /j.jhazmat.2023.131590 Il metodo PCM...