Análise de acurácia do diagnóstico assistido por computador no diagnóstico de lesões radiolucentes maxilofaciais - uma revisão sistemática e meta-análise

dc.contributor.advisorGalvão, Hebel Cavalcanti
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8598456030414229pt_BR
dc.contributor.authorSilva, Virgínia Kelma dos Santos
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3254110000297581pt_BR
dc.contributor.referees1Lima, Emeline das Neves de Araújo
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6564170148868185pt_BR
dc.contributor.referees2Nunez, Manuel Antonio Gordon
dc.contributor.referees3Oliveira, Patrícia Teixeira de
dc.contributor.referees3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4750650943248760pt_BR
dc.contributor.referees4Freitas, Roseana de Almeida
dc.contributor.referees4Latteshttp://lattes.cnpq.br/9512014003639405pt_BR
dc.date.accessioned2021-11-17T17:05:11Z
dc.date.available2021-11-17T17:05:11Z
dc.date.issued2020-03-17
dc.description.abstractObjective: This study aimed to conduct a systematic review of the literature on the accuracy of computational image processing for the diagnosis of radiolucent maxillofacial lesions in comparison with histological biopsy diagnosis. Methods: A systematic review was conducted according to the statements of PRISMA- P and considering ten databases, including the grey literature. Protocol was registered in PROSPERO (CRD [Blinding]). The PICO strategy was used to define the eligibility criteria and only diagnostic test studies were included. Their risk of bias was assessed by the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal tool. Random-effects model meta-analysis was performed and heterogeneity among the included studies was estimated using the I2 statistic. The GRADE tool assessed the quality of evidence and strength of recommendation across included studies. Results: Out of 715 identified citations, four papers, published between 2009 and 2017, fulfilled the criteria and were included in this systematic review. A total of 191 lesions, classified as periapical granuloma and cyst, dentigerous cyst, or keratocystic odontogenic tumor, were analyzed. All selected articles scored low risk of bias. The pooled accuracy estimation, regardless of the classification method used, was 88.75% (95% CI = 85.19-92.30). Heterogeneity test reached moderate values (I2 = 57.89%). According to the GRADE tool, the analyzed outcome was classified as having low level of certainty. Conclusions: The overall evaluation showed all studies presented high accuracy rates of computer-aided diagnosis systems in classifying radiolucent maxillofacial lesions compared to histopathological biopsy. However, due to the moderate heterogeneity found among the studies included in this meta-analysis, a pragmatic recommendation about the use of computer-assisted analysis is not possible.pt_BR
dc.description.resumoObjetivo: Este estudo teve como objetivo realizar uma revisão sistemática de literatura sobre a acurácia do processamento de imagens computacionais para a realização do diagnóstico de lesões maxilofaciais radiolucentes em comparação ao diagnóstico histológico de biópsia. Métodos: Uma revisão sistemática foi conduzida de acordo com as declarações do PRISMAP e considerando dez bancos de dados, incluindo a literatura cinzenta. O protocolo foi registrado no PROSPERO (CRD [Blinding]). A estratégia PICO foi usada para definir os critérios de elegibilidade e apenas estudos de testes diagnósticos foram incluídos. Seu risco de viés foi avaliado pela ferramenta Critical Appraisal do Joanna Briggs Institute. Meta-análise do modelo de efeitos aleatórios foi realizada e a heterogeneidade entre os estudos incluídos foi estimada usando a estatística I2 . A ferramenta GRADE avaliou a qualidade das evidências e a força da recomendação nos estudos incluídos. Resultados: Das 715 citações identificadas, quatro trabalhos, publicados entre 2009 e 2017, preencheram os critérios e foram incluídos nesta revisão sistemática. Foram analisadas 191 lesões, classificadas como granuloma e cisto periapicais, cisto dentígero ou tumor odontogênico queratocístico. Todos os artigos selecionados pontuaram baixo risco de viés. A estimativa de precisão agrupada, independentemente do método de classificação utilizado, foi de 88,75% (95% IC = 85,19-92,30). O teste de heterogeneidade atingiu valores moderados (I2 = 57,89%). De acordo com a ferramenta GRADE, o resultado analisado foi classificado como de baixo nível de certeza. Conclusões: A avaliação global mostrou que todos os estudos apresentaram taxas de alta precisão de sistemas de diagnóstico auxiliados por computador na classificação de lesões maxilofaciais radiolucentes em comparação com a análise histopatológica. No entanto, devido à heterogeneidade moderada encontrada entre os estudos incluídos nesta meta-análise, uma recomendação pragmática sobre o uso de análise assistida por computador não é possível.pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, Virgínia Kelma dos Santos. Análise de acurácia do diagnóstico assistido por computador no diagnóstico de lesões radiolucentes maxilofaciais - uma revisão sistemática e meta-análise. 2020. 70f. Tese (Doutorado em Ciências da Saúde) - Centro de Ciências da Saúde, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44932
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DA SAÚDEpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProcessamento de imagem assistida por computadorpt_BR
dc.subjectDiagnóstico assistido por computadorpt_BR
dc.subjectAnálise de imagem assistida por computadorpt_BR
dc.subjectCisto periapicalpt_BR
dc.subjectPatologia maxilofacialpt_BR
dc.titleAnálise de acurácia do diagnóstico assistido por computador no diagnóstico de lesões radiolucentes maxilofaciais - uma revisão sistemática e meta-análisept_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR

Arquivos

Pacote Original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
Analiseacuraciadiagnostico_Silva_2020.pdf
Tamanho:
1.25 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Nenhuma Miniatura disponível
Baixar