超声造影对乳腺肿块良恶性鉴别诊断价值的系统评价

目的系统评价超声造影在乳腺良恶性肿块鉴别诊断中的临床价值。方法计算机检索h e Cochrane Library(2013年第2期)、PubMed、CNKI、Wanfang Data、VIP、MedaLink和CBM数据库,检索时限均为建库至2013年5月。由2位研究者根据纳入与排除标准独立筛选文献、提取资料,采用QUADAS条目评价纳入研究的方法学质量后,采用Meta-DiSc 1.4软件对其敏感性(SEN)、特异性(SPE)、阳性似然比(+LR)、阴性似然比(–LR)、诊断比值比(DOR)进行异质性检验和合并分析,绘制受试者工作特征(SROC)曲线,计算曲线下面积(AUC)。结果最终共纳入19个研究,1161例研究对象。Meta分析结果显示:SPE合并为0.79[95%CI(0.75,0.82)]、SEN合并为0.86[95%CI(0.83,0.89)]、+LR为3.92[95%CI(2.77,5.56)]、–LR为0.18[95%CI(0.13,0.26)]、DOR合并为25.86[95%CI(13.77,48.55)]、AUC为0.9170。结论现有研究证实,超声造影对乳腺肿瘤良恶性鉴别诊断有较高的敏感性和特异性,可用于乳腺良恶性肿瘤的鉴别诊断。     

经阴道超声诊断宫腔粘连:Meta分析

目的评价经阴道二维超声(2D-TVUS)与经阴道三维超声(3D-TVUS)诊断宫腔粘连(IUA)的临床价值。方法搜索中国知网、万方医学网、维普数据库、OVID、Medline、SinoMed、PubMed、Cochrane library、Embase等数据库,搜集2D-TVS与3D-TVS诊断宫腔粘连疾病文献,检索时间为建库至2020年2月27日。由2名研究人员独立筛选文献、提取信息并以RevMan 5.3评价纳入文献偏倚风险,以Stata 16.0和Meta Disc1.4软件进行Meta分析。结果共纳入19项研究,2D-TVUS敏感度(SEN)、特异度(SPE)、阳性似然比(PLR)、阴性似然比(NLR)及诊断比值比(DOR)分别为0.74[95%CI(0.70,0.78)]、0.69[95%CI(0.51,0.82)]、2.4[95%CI(1.4,4.0)]、0.37[95%CI(0.28,0.50)]及6[95%CI(3,14)],3D-TVUS分别为0.88[95%CI(0.85,0.91)]、0.88[95%CI(0.75,0.94)]、7.1[95%CI(3.4,14.7)]、0.13[95%CI(0.10,0.17)]及0.13[95%CI(0.10,0.17)]。2D-TVUS、3D-TVUS和二者联合的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.77、0.92和0.93。结论3D-TVUS诊断宫腔粘连的效能显著高于2D-TVUS,以及二者联合诊断效能最高。     

自动乳腺全容积扫查系统对乳腺癌诊断价值的Meta分析

目的系统评价自动乳腺全容积扫查(ABVS)系统对乳腺癌的诊断价值。方法检索万方、CNKI、Pub Med、Web of science及EMbase数据库中2014年12月前公开发表的有关ABVS对乳腺病灶诊断的文献,按诊断性试验的纳入和排除标准筛选文献、提取数据,进行Meta合并分析。结果共计19篇文献2073个乳腺病灶纳入分析,采用随机效应模型合并敏感性、特异性、阳性似然比、阴性似然比及诊断比值比分别为0.87[95%CI(0.85~0.89)]、0.87[95%CI(0.85~0.89)]、5.98[95%CI(4.72~7.57)]、0.16[95%CI(0.11~0.23)]、51.81[95%CI(33.32~80.57)];SROC曲线下面积为0.94±0.01,Q*指数为0.88±0.01。结论 ABVS对乳腺癌有较高敏感性和特异性,对乳腺病灶的良、恶性鉴别诊断有较高的临床诊断价值。     

应用TRECs筛查新生儿严重联合免疫缺陷的Meta分析

目的 系统评价T细胞受体删除环（TRECs）筛查新生儿严重联合免疫缺陷病（SCID）的诊断准确性。方法 计算机检索PubMed、EMbase、Cochrane Library、Web of Science、CBM、WanFang Data和CNKI数据库,搜集与研究目的相关的诊断准确性研究,检索时限均从建库至2022年10月26日。由2位研究员独立筛选文献、提取资料并采用QUADAS-2工具评价纳入研究的偏倚风险后,采用Stata 15.0和Meta Disc 1.4软件进行Meta分析。结果 共纳入18个研究,包括6 243 718例新生儿。Meta分析结果显示：TRECs筛查新生儿SCID合并的敏感度（SEN）、特异度（SPE）、阳性似然比（PLR）、阴性似然比（NLR）和诊断比值比（DOR）分别为0.97[95%CI(0.92,0.99)]、1.00[95%CI(1.00,1.00)]、1 447.05[95%CI(528.49,3 962.11)]、0.13[95%CI(0.08,0.22)]和11 698.21[95%CI(2 853.44,47 958.98)],综合受试者...     

18F-FDG PET/CT评估乳腺癌治疗后复发或转移价值的Meta分析

[摘要] 目的 评价18F-FDG PET/CT对乳腺癌患者综合治疗后复发或转移的诊断价值。 方法 计算机检索PubMed、EMBASE、Cochrane library、Web of Science、中国生物医学文献数据库、万方数字化期刊数据库和中国期刊全文数据库等,检索时间截止2013年10月。制定纳入文献的选择标准,并根据QUADAS评分表评价纳入文献质量。利用Metadisc1.4和Stata 12.0 软件进行数据分析,计算合并敏感性(SEN)、特异性(SPE)、阳性似然比(+LR)、阴性似然比(-LR)、诊断比值比(DOR)及其95%可信区间(CI),使用森林图和卡方检验评估异质性,绘制汇总受试者工作特征(SROC)曲线并计算曲线下面积(AUC）。 结果 19篇文献符合纳入标准（1196例患者/1696个病灶）,与金标准相比,以患者为研究单元：15篇(923例患者)研究PET/CT最终的SEN合并、SPE合并及AUC合并分别为0.93 [95%CI (0.90, 0.95)]、0.82［95%CI (0.78, 0.86)］、0.9344;以病灶为研究单元：8篇（1696病灶数）研究PET/CT的SEN合并、SPE合并及AUC合并分别为0.93 [95%CI (0.92, 0.95)]、0.83 [95%CI (0.78, 0.87)]、0.9546。结论 18F-FDG PET/CT对乳腺癌患者综合治疗后的复发或转移具有较高的敏感性和特异性,复发或转移病灶的早期发现可为临床进一步治疗提供依据。     

胃泌素释放肽前体诊断小细胞肺癌的Meta分析

目的采用Meta分析方法评价胃泌素释放肽前体(ProGRP)对小细胞肺癌(SCLC)的诊断价值。方法检索Cochrane Library、Pubmed、Embase和中国知网等数据库2000年1月至2016年12月ProGRP诊断SCLC的相关文献。绘制综合受试者工作特征曲线(SROC曲线),合并诊断效应量并对ProGRP诊断SCLC的准确性进行评价。结果共纳入文献24篇;合并敏感性(SEN)为0.77,95%CI为0.72~0.82;特异性(SPE)为0.95,95%CI为0.93~0.97;诊断比值比(DOR)为66.3,95%CI为38.5~114.1;SROC曲线下面积(AUC)为0.93,95%CI为0.91~0.95;Q指数为0.86。亚组分析表明,国外ProGRP诊断肺癌的SEN、合并的阳性似然比(PLR)、DOR和AUC均高于国内报道。ELISA检测法的SEN、SPE、PLR、DOR和AUC优于(电)化学发光法。纳入文献有异质性,无阈值效应和发表偏倚。结论 ProGRP诊断SCLC具有较高的SEN和SPE,但存在异质性,还需高质量的前瞻性研究以更准确地评价其临床价值。     

全自动乳腺容积扫描鉴别诊断乳腺肿块的价值

目的 探讨全自动乳腺容积扫描(ABVS)鉴别诊断乳腺肿块的价值.方法 回顾性分析148例乳腺肿块患者共174个病灶的术前ABVS和传统手持探头超声(HHUS)图像特征,将肿块分为良性、可能良性、不能确定、可能恶性和恶性5级,以组织病理学结果为标准,应用受试者工作特性(ROC)曲线评价二者的诊断效果,并对乳腺肿块ABVS冠状面“汇聚征”和“高回声边界”诊断乳腺肿块良恶性的准确性进行评价.结果 ABVS分级诊断乳腺肿块良恶性的ROC曲线下面积(0.927)大于HHUS(0.903)(Z=2.256,P =0.024).ABVS冠状面“汇聚征”诊断乳腺肿块恶性的特异性和阳性预测值均达100％,阴性预测值为0;“高回声边界”诊断乳腺肿块良性的特异性和阴性预测值分别为88.89％和94.51％.结论 ABVS具有较高的临床应用价值,其冠状面乳腺肿块“汇聚征”和“高回声边界”对乳腺肿块良恶性的鉴别诊断具有较高的特异性.     

磁共振平均相对脑血容量鉴别胶质瘤复发与放射损伤诊断准确性的Meta分析

目的评价磁共振平均相对脑血容量(rCBVmean)鉴别胶质瘤复发与放射损伤的诊断准确性。材料与方法系统性检索2000年1月至2015年8月Pubmed、Embase和CBM数据库中发表的有关磁共振rCBVmean鉴别胶质瘤复发与放射性损伤的文献。对纳入的文献进行质量评价及数据提取,应用Stata13.0软件进行Meta分析。结果共纳入14篇符合标准的文献,包括378例患者,合并敏感性(SEN)、特异性(SPE)、阳性似然比(PLR)、阴性似然比(NLR)和诊断优势比(DOR)分别为0.87(95%CI:0.80~0.91),0.89(95%CI:0.81~0.94),7.6(95%CI:4.3~13.4),0.15(95%CI:0.10~0.23)和50(95%CI:22~117)。综合受试者工作特性曲线(SROC)下面积为0.93(95%CI:0.91~0.95)。结论磁共振r CBVmean在鉴别胶质瘤复发与放射性损伤中具有高的诊断准确性。     

阴道超声检查对宫颈癌诊断价值的Meta分析

目的 系统评价阴道超声诊断女性宫颈癌的临床价值。方法 检索CNKI、VIP、WangFang、PubMed、Web of Science等数据库和人工检索相关中文期刊,收集阴道超声与金标准(病理活检)比较诊断宫颈癌的诊断性试验。根据制定的纳入和排除标准对文献进行筛选和提取数据,对纳入的文献使用QUADAS工具评价方法学的质量；采用Meta-DiSc 1.4软件对敏感性(SEN)、特异性(SPE)、阳性似然比(+LR)、阴性似然比(-LR)、诊断比值比(DOR)进行异质性检验和数据合并分析,并绘制受试者曲线(SROC)和计算曲线下面积(AUC)。结果 最终纳入25篇文献,2333例研究对象,Meta分析结果：合并SEN=0.90,[95%CI (0.88,0.91)]；合并SPE=0.95,[95%CI (0.93,0.96)]；合并+LR=10.88,[95%CI (5.47,21.63)]；合并-LR 0.13,[95%CI (0.09,0.18)]；合并DOR= 105.99,[95%CI (44.07,254.89)]；合并AUC为0.9590；Q_^*指数为0.9031。结论 阴道超声对宫颈癌的临床诊断有较高的敏感性(90%)和特异性(95%),对常规筛查和临床诊断具有重要的价值。由于研究的样本量和质量的限制,本研究结论尚需进行大样本量和高质量的研究加以客观验证。     

超声造影与增强磁共振对乳腺良恶性肿块诊断价值的meta分析

【摘要】 目的：系统评价超声造影(CEUS)与增强磁共振(CE-MRI)在乳腺良恶性肿块鉴别诊断中的临床价值。方法：系统检索PubMed、EMBASE、Cochrane Library、CNKI、CBM 及万方等数据库,纳入以CEUS与CE-MRI技术分别鉴别诊断同一组乳腺肿块良恶性的研究严格按照纳入、排除标准进行文献筛选、数据提取及方法学质量评价。采用STATA 14.0 软件检测异质性,计算敏感性、特异性、阳性似然比、阴性似然比及诊断比值比进行合并分析;绘制汇总森林图和受试者工作特征曲线(SROC)图,计算曲线下面积AUROC;绘制Fagan 图,进行敏感性和漏斗图分析。结果共纳入14篇文献,共计1153个乳腺肿块。CEUS与CE-MRI对乳腺恶性肿块诊断的合并敏感性和合并特异性分别为0.85(95%CI：0.82～0.88)、0.80(95%CI：0.76～0.84)和0.81(95%CI：0.77～0.84)、0.77(95%CI：0.70～0.82);SROC 曲线下面积分别为0.90(95%CI：0.87～0.92)、0.86(95%CI：0.82～0.89),二者诊断效能比较差异均有统计学意义(均P＜0.05)。各研究稳定性较好,未见明显发表偏倚(P＞0.05)。结论 CEUS 对乳腺肿块良恶性鉴别诊断效能较CE-MRI略高,但两者对乳腺肿块良恶性的诊断均有重要意义,是乳腺诊断的重要影像学手段。     

Automatic Breast Volume Scanner versus Handheld Ultrasound in Differentiation of Benign and Malignant Breast Lesions: A Systematic Review and Meta-analysis

The goal of the study described here was to compare the automatic breast volume scanner (ABVS) and handheld ultrasound (HHUS) with respect to diagnostic performance in the differential diagnosis of benign and malignant breast lesions. A literature search of the PubMed, EMBASE and Cochrane Library databases through 30 June 2018 was conducted. Pooled sensitivity, specificity, positive and negative likelihood ratios and diagnostic odds ratios of the ABVS and HHUS were calculated, and summary receiver operating characteristic (SROC) curves were drawn. A total of nine studies, including 1985 lesions (628 malignant and 1357 benign) from 1774 patients, were analyzed. The pooled sensitivity, specificity, positive likelihood ratio, negative likelihood ratio and diagnostic odds ratio for ABVS were 90.8% (95% confidence interval: 88.3%–93.0%), 82.2% (80.0%–84.2%), 5.39 (4.26–6.80), 0.10 (0.06–0.15) and 61.68 (32.31–117.76); those for HHUS were 90.6% (88.1%–92.8%), 81.0% (78.8%–83.0%), 5.22 (3.14–8.67), 0.11 (0.08–0.17) and 52.60 (32.06–86.35), respectively. The areas under the SROC curves in the differentiation of benign and malignant breast lesions were 0.93 and 0.94 for ABVS and HHUS, respectively, which were not significantly different (p = 0.853). In conclusion, based on available evidence in the literature, ABVS the diagnostic performance of the ABVS is similar to that of HHUS in the differentiation of benign and malignant breast lesions.     

Comparative Study of Automated Breast 3-D Ultrasound and Handheld B-Mode Ultrasound for Differentiation of Benign and Malignant Breast Masses

The automated breast volume scanner (ABVS) represents a new technology for diagnosing breast masses. In this study, a total of 219 breast masses in 175 patients underwent both conventional handheld B-mode ultrasound (HHUS) and ABVS examinations, and the differences in the diagnostic values of the two modalities for benign and malignant breast masses were compared with the final pathologic findings. In addition, the diagnostic accuracy for breast masses with features including retraction phenomenon and hyperechoic rim in the coronal plane of the ABVS was evaluated. There were no differences between the ABVS and HHUS in terms of sensitivity (92.5% vs. 88.0%), specificity (86.2% vs. 87.5%), accuracy (88.1% vs. 87.2%), false-positive rate (13.8% vs. 12.5%), false-negative rate (11.8% vs. 7.5%), positive predictive value (74.7% vs. 75.6%) and negative predictive value (96.3% vs. 94.3%) (p > 0.05 for all). However, there were significant differences between the malignant and benign masses with respect to retraction phenomenon and hyperechoic rim in the coronal plane of the ABVS. For retraction phenomenon, both the specificity and positive predictive value of a malignant diagnosis reached 100%, and the accuracy and false-positive rate were 96.8% and 0, respectively; for the hyperechoic rim, the specificity, negative predictive value and accuracy of a benign diagnosis were 92.8%, 95.3% and 95.9%, respectively. Overall, ABVS is a promising modality for the clinical diagnosis of breast masses with retraction phenomenon and hyperechoic rim in the coronal plane, although the ABVS and HHUS do not differ in diagnostic accuracy for the differentiation of malignant or benign breast masses.     

自动乳腺全容积扫查与手持超声诊断乳腺病灶价值的对比研究

目的 探讨自动乳腺全容积扫查系统（automated breast volume scanner,ABVS）与手持超声（handheld ultrasound,HHUS）诊断乳腺病灶的价值.方法 回顾性分析191例接受ABVS及HHUS 2种检查方法患者的临床资料,比较2种方法的病灶检出率.然后筛选出2种检查方法对患者病灶数检查结果一致的83例患者（104个病灶）,以病理诊断为标准,对2种方法检查乳腺病灶的结果进行比较.结果 191例患者中ABVS的乳腺病灶阳性检出率为70.2％（134/191）,HHUS的乳腺病灶阳性检出率为59.2％（113/191）,ABVS的阳性检出率明显高于HHUS的阳性检出率（P＜0.05）.ABVS诊断乳腺恶性病灶的敏感度为82.1％,特异度为80.0％,准确性为80.8％;HHUS诊断乳腺恶性病灶的敏感度为74.4％,特异度为72.3％,准确性为73.1％,ABVS的敏感度、特异度及准确度均高于HHUS（均P＜0.05）.结论 ABVS在乳腺病灶阳性检出率方面及对乳腺恶性病灶诊断的敏感性、特异性以及准确性方面均要高于HHUS,适合在临床上广泛应用.     

超声造影与增强CT对肾脏肿瘤诊断价值的Meta分析

目的系统评价超声造影与增强CT在肾脏肿瘤良恶性鉴别诊断中的临床价值。方法系统检索中国知网、万方、PubMed、Embase、Cochrane图书馆等数据库,检索时间为建库至2018年12月,收集有关超声造影与增强CT技术鉴别诊断同一组肾脏肿瘤良恶性的相关文献,严格按照纳入、排除标准进行文献筛查、数据提取及方法学质量评价。采用Stata 14.0软件计算两种检查方法诊断恶性肾脏肿瘤的敏感性、特异性、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比;绘制汇总受试者工作特征(SROC)曲线,计算曲线下面积,并探讨异质性的程度和潜在来源。结果共纳入了10项对照研究,共1290个病灶,超声造影与增强CT检测肾脏肿瘤的合并敏感性和合并特异性分别为0.95[95%可信区间(CI):0.93~0.96]和0.90(95%CI:0.85~0.93),0.75(95%CI:0.66~0.83)和0.72(95%CI:0.63~0.80),诊断比值比分别为59(95%CI:35~100)和27(95%CI:19~40),SROC曲线下面积分别为0.95(95%CI:0.93~0.97)和0.89(95%CI:0.86~0.91);两种检查方法仅诊断比值比比较差异有统计学意义(P<0.05)。超声造影与增强CT对≤4 cm的肾脏小肿瘤合并敏感性、特异性、诊断比值比分别为0.95(95%CI:0.92~0.97)和0.87(95%CI:0.82~0.92),0.76(95%CI:0.65~0.86)和0.75(95%CI:0.65~0.86),63(95%CI:34~116)和21(95%CI:10~46),SROC曲线下面积分别为0.95(95%CI:0.93~0.97)和0.90(95%CI:0.87~0.92),二者的敏感性、诊断比值比比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论超声造影在肾脏肿瘤的诊断中,具有与增强CT相当的高敏感性和中等特异性;对于直径≤4 cm肾脏肿瘤,超声造影较增强CT的诊断敏感性更高。     

剪切波弹性模量鉴别乳腺良恶性肿块的Meta分析

目的 采用Meta分析评价剪切波弹性模量鉴别乳腺良恶性肿块的价值。方法 检索2016年4月前有关剪切波弹性成像鉴别诊断乳腺良恶性肿块的中文及英文文献。通过Meta分析评价弹性模量参数（E_max、E_mea、E_ratio、E_sd）鉴别诊断乳腺良恶性肿块的效能。结果 共纳入文献31篇。弹性模量E_max的合并敏感度（SSEN）为0.87[95%CI（0.83,0.91）],合并特异度（SSPE）为0.91[95%CI（0.87,0.93）];E_mea的SSEN为0.84[95%CI（0.77,0.89）],SSPE为0.88[95%CI（0.84,0.91）];E_ratio的SSEN为0.88[95%CI（0.83,0.91）],SSPE为0.87[95%CI（0.80,0.91）];E_sd的SSEN为0.85[95%CI（0.80,0.89）],SSPE为0.90[95%CI（0.85,0.94）]。E_max、E_mea、E_ratio、E_sd合并受试者工作特性曲线的曲线下面积分别为0.95、0.93、0.93、0.93。结论 剪切波弹性模量参数有助于鉴别乳腺良恶性肿块,其中E_max的诊断效能最优。     

动脉血流峰值流速变异度评价危重症患者容量反应状态的Meta分析

目的应用Meta分析系统评价不同动脉血流峰值流速变异度(ΔVpeak)评估危重症患者容量反应状态的临床价值。方法检索PubMed、Embase、Medline、Cochrane Library、CBMdisc、万方数据库、中国知网及维普数据库,由两名检索员搜集关于床旁超声测量动脉ΔVpeak诊断危重症患者容量反应性的相关文献,依据纳入和排除标准对建库至2019年5月的相关文献进行筛选,对纳入文献进行质量评价和资料提取,质量评价标准为QUADAS条目,对符合质量标准的文献采用Stata 15.0软件进行分析,计算床旁超声测量动脉ΔVpeak诊断危重症患者容量反应性的合并敏感性、特异性、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比,绘制汇总受试者工作特征(SROC)曲线,计算曲线下面积;绘制漏斗图评估纳入文献是否存在发表偏倚。结果本研究共纳入15篇文献,肱动脉、颈动脉、主动脉及其联合的ΔVpeak诊断危重症患者容量反应性的合并敏感性分别为0.71(95%CI:0.63~0.78)、0.87(95%CI:0.77~0.93)、0.83(95%CI:0.74~0.91)、0.79(95%CI:0.74~0.83);合并特异性分别为0.85(95%CI:0.78~0.90)、0.85(95%CI:0.76~0.91)、0.84(95%CI:0.73~0.91)、0.85(95%CI:0.81~0.89);阳性似然比分别为4.7(95%CI:3.1~7.0)、5.8(95%CI:3.5~9.5)、5.1(95%CI:2.9~8.8)、5.3(95%CI:4.1~6.9);阴性似然比分别为0.34(95%CI:0.26~0.44)、0.16(95%CI:0.09~0.27)、0.21(95%CI:0.13~0.32)、0.25(95%CI:0.20~0.31);诊断比值比分别为13.63(7.57~24.54)、41.04(19.13~88.02)、21.99(10.49~46.11)、21.87(14.33~31.31);曲线下面积分别为0.86(95%CI:0.82~0.88)、0.92(95%CI:0.90~0.94)、0.89(95%CI:0.86~0.91)、0.89(95%CI:0.86~0.92)。漏斗图结果表明肱动脉、颈动脉、主动脉及其联合的纳入文献均无发表偏倚。结论ΔVpeak可用于评估危重症患者的容量反应性,其中颈动脉ΔVpeak诊断价值最高。     

18F-FDG PET/CT评估乳腺癌治疗后复发或转移的Meta分析

目的 评价¹⁸F-FDGPET/CT对乳腺癌患者综合治疗后复发或转移的诊断价值。方法 计算机检索PubMed、EMBASE、Cochranelibrary、WebofScience、中国生物医学文献数据库、万方数字化期刊数据库和中国期刊全文数据库等,检索时间截止2013年10月,制定纳入文献的选择标准,并根据诊断性研究质量评价标准（QUADAS）评分表评价纳入文献质量。利用Metadisc1.4和Stata12.0软件进行数据分析,计算合并敏感度（SEN_合并）、特异度（SPE_合并）、阳性似然比（+LR）、阴性似然比（-LR）、诊断比值比（DOR）及95%可信区间（CI）,绘制汇总受试者工作特征（SROC）曲线,并计算曲线下面积（AUC）。结果 有19篇文献符合纳入（1196例患者/1696个病灶）。以患者为研究单元,15篇（923例患者）PET/CT研究的SEN_合并、SPE_合并及AUC_合并分别为0.93、0.82、0.9344;以病灶为研究单元,8篇（1696病灶数）PET/CT研究的SEN_合并、SPE_合并及AUC_合并分别为0.93、0.83、0.9546。结论 ¹⁸F-FDGPET/CT对乳腺癌患者综合治疗后的复发或转移具有较高的敏感度和特异度。     

High diagnostic value of miRNAs for NSCLC: quantitative analysis for both single and combined miRNAs in lung cancer

BackgroundMicroRNAs (miRNAs) are good candidates as biomarkers for Lung cancer (LC). The aim of this article is to figure out the diagnostic value of both single and combined miRNAs in LC.MethodsNormative meta-analysis was conducted based on PRISMA. We assessed the diagnostic value by calculating the combined sensitivity (Sen), specificity (Spe), positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR) and diagnostic odds ratio (DOR) and the area under the curve (AUC) of single and combined miRNAs for LC and specific subgroups.ResultsA total of 80 qualified studies with a total of 8971 patients and 10758 controls were included. In non-small cell lung carcinoma (NSCLC), we involved 20 single-miRNAs and found their Sen, Spe and AUC ranged from 0.52-0.81, 0.66-0.88, and 0.68-0.90, respectively, specially, miR-19 with the maximum Sen, miR-20 and miR-10 with the highest Spe as well as miR-17 with the maximum AUC. Additionally, we detected miR-21 with the maximum Sen of 0.74 [95%CI: 0.62-0.83], miR-146 with the maximum Spe and AUC of 0.93 [95%CI: 0.79-0.98] and 0.89 [95%CI: 0.86-0.92] for early-stage NSCLC. We also identified the diagnostic power of available panel (miR-210, miR-31 and miR-21) for NSCLC with satisfying Sen, Spe and AUC of 0.82 [95%CI: 0.78-0.84], 0.87 [95%CI: 0.84-0.89] and 0.91 [95%CI: 0.88-0.93], and furtherly constructed 2 models for better diagnosis.ConclusionsWe identified several single miRNAs and combined groups with high diagnostic power for NSCLC through pooled quantitative analysis, which shows that specific miRNAs are good biomarker candidates for NSCLC and further researches needed.     

超声微血管成像与彩色多普勒血流成像对甲状腺结节诊断价值的Meta分析

目的应用Meta分析评价并比较超声微血管成像（SMI）与彩色多普勒血流成像（CDFI）对甲状腺结节的鉴别诊断价值。方法检索CNKI、维普、Sinomed、万方、Cochrane Library、Pubmed、Medline、Embase、Web of Science、Scopus数据库，筛选2020年6月1日之前发表的所有文献。根据纳入和排除标准筛选符合条件的文献，采用诊断准确性研究质量评估工具（QUADAS-2）对纳入文献进行质量评价，并应用Review Manager 5.3软件做质量评价图。应用StataV15.0软件进行异质性检验并汇总合并敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比等效应量，生成综合受试者工作特征（SROC）曲线进行综合评价。应用Meta回归分析探究异质性来源，并进行亚组分析。绘制漏斗图和Fagan图进行发表偏倚评估和临床适用性评价。结果最终纳入12篇文献，共1359个病灶。SMI的合并敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、比值比以及SROC曲线下面积分别为0.83（95%CI：0.79~0.85）、0.86（95%CI：0.78~0.91）、5.7（95%CI：3.8~8.7）、0.20（95%CI：0.17~0.24）、28（95%CI：17~46）、0.85（95%CI：0.82~0.88）；CDFI的合并敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、比值比以及SROC曲线下面积分别为0.65（95%CI：0.58~0.70）、0.78（95%CI：0.72~0.83）、2.9（95%CI：2.4~3.6）、0.46（95%CI：0.39~0.53）、6（95%CI：5~9）、0.77（95%CI：0.73~0.81）。Meta回归分析发现CDFI的异质性来源为结节类型，亚组分析结果显示，仅纳入以未分类结节为研究对象的文献时，无明显的异质性（P=0.12），合并诊断敏感度和特异度分别为0.64（0.57~0.71）和0.81（0.76~0.85）；仅纳入以TI-RADS 4类结节为研究对象的文献时，也无明显的异质性（P=0.62），合并诊断敏感度和特异度分别为0.68（0.54~0.81）和0.64（0.52~0.76）。Deek漏斗图示无明显发表偏倚。Fagan图可以看出SMI和CDFI的验后概率分别为60％和40％，高于验前概率20％。结论SMI对于甲状腺结节良恶性的诊断效能优于CDFI，且SMI技术能够反映血流分布情况，弥补CDFI的不足，临床适用价值较好。