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目的系统评价传统二维超声(HHUS)和自动乳腺全容积扫查(ABVS)在乳腺良恶性肿块中的诊断价值。方法计算机检索PubMed、The Cochrane Library、EMbase、Web of Science、Biosis Preview、WanFang Data、VIP、SinoMed和CNKI数据库,搜集有关HHUS和ABVS诊断乳腺肿块的研究,检索时限均为建库至2019年5月31日。由2名研究者独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,采用Meta-Disc软件进行Meta分析。结果共纳入24个研究。HHUS的合并敏感度(SEN)、特异度(SPE)、诊断比值比(DOR)、阳性似然比(PLR)和阴性似然比(NLR)分别为0.83[95%CI(0.82,0.85)]、0.81[95%CI(0.79,0.82)]、19.71[95%CI(14.93,26.01)]、4.05[95%CI(3.49,4.69)]、0.22[95%CI(0.18,0.26)];ABVS的SEN、SPE、DOR、PLR和NLR分别为0.90[95%CI(0.89,0.92)]、0.88[95%CI(0.87,0.89)]、76.86[95%CI(55.13,107.17)]、7.40[95%CI(6.07,9.04)]、0.11[95%CI(0.09,0.14)]。HHUS和ABVS的工作特征曲线(SROC)下面积(AUC)分别为0.88和0.96。结论当前证据显示,与HHUS相比,ABVS在乳腺肿块的鉴别诊断方面具有更高的临床价值。受纳入研究数量和质量的限制,上述结论尚待更多高质量研究予以验证。 相似文献
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目的:探讨自动乳腺全容积成像(automated breast volume scanning,ABVS)冠状面的影像学表现对于乳腺良恶性病变的诊断价值。方法:回顾并分析2017年10月—2018年9月于大连医科大学附属第一医院行乳腺外科手术的女性患者361例,且均经病理学检查证实。患者均接受ABVS检查,记录ABVS冠状面特征并与病理学检查结果进行对照,通过统计学方法分析评价其应用价值。结果:361例患者共计431个病灶,其中良性病灶278个,恶性病灶153个。在乳腺良恶性图像上,钙化、"汇集"、"毛刺"、"成角"和边界不清征象出现的例数分别为28(10.1%)和67(43.8%)、2(0.7%)和55(35.9%)、7(2.5%)和25(16.3%)、14(5.0%)和50(32.7%)、24(8.6%)和16(10.5%);经过χ~2检验,发现乳腺良恶性病变在钙化、"汇集"、"毛刺"、"成角"方面差异有统计学意义(P0.01),在边界方面差异无统计学意义(P0.05);经过二分类logistic回归模型分析,钙化、"汇集"、"毛刺"及"成角"征象均与乳腺恶性病变有关(P0.01),与χ2检验结果一致。结论:ABVS冠状面征象有助于乳腺良恶性病变的鉴别诊断,对于临床的准确诊断有一定的指导意义。 相似文献
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