CEUS对乳腺BI-RADS 4类结节诊断价值的Meta分析

来源 :厦门大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fuji2009
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研究目的:探讨CEUS结合BI-RADS分类对乳腺BI-RADS 4类结节的诊断价值,将其与常规超声联合BI-RADS 4类的诊断方法进行对比,明确CEUS是否能够优化乳腺超声BI-RADS 4类结节的分类,以及能否帮助降低BI-RADS 4类结节的活检率,提高结节诊断准确率。研究方法:使用Meta分析方法,应用以下中、英文词汇为主题词,包括:“乳腺肿块、乳腺癌、乳腺良恶性疾病、乳腺肿瘤、乳腺疾病、乳腺、超声造影检查、对比增强超声、超声造影技术、超声成像技术、超声造影成像技术、多模态超声、CEUS、BI-RADS 4 类、BI-RADS 分类、乳腺报告与影像数据系统、contrast enhanced ultrasound、contrast enhance ultrasonography、CEUS、ultrasound、ultrasonography、sonography、multimodal imaging technology、breast lesions、breast mass、BreastNeoplasms、breast tumor、breast、breast carcinoma、breast disease、Breast Neoplasms、breast reporting and image transmission system、breast reporting and image transmission system classification、ultrasound bi-rads classification、bi-rads classification、bi-rads 4、bi-rads 4 breast masses、bi-rads”。检索途径为在“Embase、Cochrane Library、PubMed、知网”等各大中英文数据库里,以“主题词+自由词”和“PICOS法则”的方式进行全面检索。初筛共获得622篇文献,最终纳入6篇较高质量文献,其中包括2篇中文文献,4篇外文文献,共获得514个病灶。本课题主要是对两组诊断方法进行比较,分别是CEUS+BI-RADS分类诊断方法,以及US+BI-RADS分类诊断方法,通过对文献的“TP、TN、FP、FN”值及基本信息特征进行提取。利用统计学软件Meta-Disc 1.4、Stata 12、Review Manager5.3进行诊断性Meta分析。在阈值性检验和非阈值性检验时均未发现两组诊断方法存在异质性,但在合并特异度值时,却发现CEUS+BI-RADS分类诊断方法组存在中度异质性,需要进一步寻找异质性来源。通过对CEUS+BI-RADS分类诊断方法组进行敏感性分析时,发现Gang L、You C L等文献可能与异质性来源有关,其中去除Gang L组后的文献时,I2值明显由51.1%降至18.5%,说明其对异质性的影响可能最大。但分别剔除这2组后,并没有使合并效应量值受影响。接着我们又进行了亚分组分析,发现纳入研究的病例数是影响异质性来源的因素之一。最后,我们将CEUS+BI-RADS分类诊断方法组和US+BI-RADS分类诊断方法组,分别采用随机效应模型、固定效应模型进行合并统计量,以及运用Z检验判断两组合并的效应量是否具有统计学差异。最后进行发表性偏倚分析,发现US+BI-RADS分类诊断方法组存在发表性偏倚。研究结果:将CEUS+BI-RADS分类诊断方法组和US+BI-RADS分类诊断方法组分别进行合并SEN、SPE、PLR、NLR、DOR和AUC值,合并后在95%的可信区间内值分别约为:0.91(0.86-0.94)和 0.86(0.81-0.90)、0.88(0.83-0.91)和 0.73(0.68-0.78)、6.91(4.58-10.43)和 3.05(2.36-3.94)、0.11(0.08-0.17)和 0.21(0.15-0.29)、77.42(41.89-143.09)和16.7(10.43-62.72)、0.96和0.88。且经过Z检验,两组诊断方法合并的效应量具有统计学差异。研究结论:CEUS+BI-RADS分类诊断方法和US+BI-RADS分类诊断方法对乳腺BI-RADS 4 类结节均有一定的诊断效能;CEUS+BI-RADS 分类诊断方式对乳腺 BI-RADS 4类结节的诊断性能更好,且特异度高,对排除乳腺病变,降低临床活检率,提高结节诊断准确率有帮助。
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