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背景
S-Detect是一种新兴的计算机辅助诊断技术，可以实现超声图像定性及定量自动分析，为医师鉴别甲状腺结节的良恶性提供参考，但目前尚缺乏可靠的循证医学依据验证其鉴别诊断价值。
目的评估S-Detect对甲状腺结节良恶性的鉴别诊断价值。
方法计算机检索PubMed、EMBase、Web of Science、the Cochrane Library、万方数据知识服务平台、中国知网、维普网和中国生物医学文献服务系统，搜集有关S-Detect鉴别诊断甲状腺结节良恶性的诊断准确性试验，检索时限为建库至2021-01-06。由2名评价者独立筛选文献、提取资料并评价纳入文献的偏倚风险和质量，采用Meta-Disc 1.4和Stata 15软件进行Meta分析，合并指标包括：灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比和受试者工作特征曲线下面积（AUC）。
结果共纳入16篇文献。Meta分析结果显示，S-Detect鉴别诊断甲状腺结节良恶性的合并灵敏度、合并特异度、合并阳性似然比、合并阴性似然比、合并诊断比值比、AUC分别为0.84〔95%CI（0.81，0.86），P=0.003 6〕、0.71〔95%CI（0.69，0.73），P<0.000 1〕、3.31〔95%CI（2.45，4.47），P<0.000 1〕、0.22〔95%CI（0.17，0.29），P=0.000 6〕、15.93〔95%CI（9.85，25.78），P<0.000 1〕、0.89〔95%CI（0.84，0.94）〕。
结论当前证据显示，S-Detect对甲状腺结节良恶性的鉴别诊断价值较高，可以作为甲状腺常规彩超检查的有效补充手段。