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    增強(qiáng)能譜乳腺攝影與MRI診斷乳腺癌效能比較:Meta分析

    2019-08-01 06:10:56李白艷鄭歡露
    關(guān)鍵詞:匯總敏感度異質(zhì)性

    楊 柳,李白艷,鄭歡露,姚 娟

    (新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院影像中心,新疆 烏魯木齊 830054)

    乳腺癌是常見的惡性腫瘤,其發(fā)病率和死亡率均占女性惡性腫瘤第1位[1],嚴(yán)重危害女性健康[2]。早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療對(duì)預(yù)后至關(guān)重要。MRI是準(zhǔn)確診斷乳腺癌及預(yù)后評(píng)估的重要檢查方法[3]。對(duì)比增強(qiáng)能譜乳腺攝影(contrast-enhanced spectral mammography, CESM)是近年來發(fā)展迅速的一項(xiàng)乳腺影像學(xué)技術(shù),目前已有學(xué)者[4-5]對(duì)CESM診斷乳腺癌的效能等進(jìn)行了系統(tǒng)評(píng)價(jià)與分析,但關(guān)于CESM與MRI兩種檢查方法對(duì)乳腺癌診斷效能的比較尚缺乏循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。本研究檢索近10年發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn),并進(jìn)行系統(tǒng)分析,以期為影像學(xué)診斷乳腺癌和制定臨床診療路徑提供循證醫(yī)學(xué)依據(jù)。

    1 資料與方法

    1.1 文獻(xiàn)檢索 檢索的中文數(shù)據(jù)庫包括中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)和萬方數(shù)據(jù)庫,英文數(shù)據(jù)庫包括Cochrane Library、Web of Science、Springerlink、Embase、PubMed和Ovid。收集公開發(fā)表的與CESM、MRI診斷人類乳腺癌相關(guān)的文獻(xiàn)。中文檢索詞為乳腺癌、乳腺腫瘤、乳腺腫塊、對(duì)比增強(qiáng)能譜乳腺攝影、能譜對(duì)比增強(qiáng)乳腺攝影、對(duì)比增強(qiáng)光譜乳腺X線、增強(qiáng)光譜鉬靶、對(duì)比增強(qiáng)能譜成像;英文檢索詞包括breast cancer、breast carcinoma、breast mass、CESM、contrast-enhanced spectral mammography、spectral contrast-enhanced mammography、contrast enhancement spectrum mammogram、enhanced spectral molybdenum target。手動(dòng)檢索與主題詞相關(guān)的系統(tǒng)綜述或研究的參考文獻(xiàn)、會(huì)議論文和增刊等,作為對(duì)電子檢索的補(bǔ)充;同時(shí)檢索歐洲灰色文獻(xiàn)利用協(xié)會(huì)(European Association for Grey Literature Exploitation, EAGLE)、國際灰色文獻(xiàn)(GreyNet International, GreyNet)及歐洲灰色文獻(xiàn)信息系統(tǒng)(Open Grey, OG),以重視灰色文獻(xiàn)的補(bǔ)充。檢索時(shí)間為2008年5月1日—2018年5月1日。為避免漏查文獻(xiàn),對(duì)檢索詞進(jìn)行交叉檢索,并對(duì)所納入文獻(xiàn)和相關(guān)綜述中提供的參考文獻(xiàn)進(jìn)行二次檢索。

    1.2 文獻(xiàn)納入和排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn):①研究對(duì)象為年齡≥18歲的女性乳腺癌患者;②研究內(nèi)容為CESM與MRI比較診斷乳腺癌的前瞻性或回顧性研究;③同時(shí)對(duì)乳腺進(jìn)行了CESM與MRI兩項(xiàng)檢查,以病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn);④能夠直接或間接提取兩種檢查方法的真陽性(true positive, TP)、假陽性(false positive, FP)、真陰性(true negative, TN)及假陰性(false negative, FN)數(shù)據(jù)。排除標(biāo)準(zhǔn):①M(fèi)RI與CESM受檢者為非同組患者;②重復(fù)發(fā)表或者數(shù)據(jù)重復(fù)的文獻(xiàn);③個(gè)案報(bào)道、文獻(xiàn)綜述、案例分析以及評(píng)論類文獻(xiàn)。

    1.3 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)提取 由2名影像學(xué)專業(yè)醫(yī)師分別進(jìn)行數(shù)據(jù)提取,遇有分歧時(shí)經(jīng)討論達(dá)成一致。提取數(shù)據(jù)包括第一作者、發(fā)表年、研究方法、年齡、總例數(shù)及CESM/MRI檢出病灶數(shù),以及兩種檢查方法TP、FP、TN、FN的例數(shù)。

    1.4 納入文獻(xiàn)質(zhì)量評(píng)價(jià) 參照Cochrane協(xié)作網(wǎng)推薦,以國際公認(rèn)的最新評(píng)價(jià)系統(tǒng)——診斷準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)工具-2(quality assessment of diagnostic accuracy studies-2, QUADAS-2)[6]評(píng)價(jià)入選文獻(xiàn)的質(zhì)量。由2名獨(dú)立評(píng)價(jià)員分別回答每個(gè)部分的相關(guān)標(biāo)志性問題,意見不一時(shí)協(xié)商解決。采用Review Manager 5.3軟件繪制風(fēng)險(xiǎn)偏倚圖及匯總表,分析發(fā)生偏倚的風(fēng)險(xiǎn)。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用Meta Disc 1.4軟件進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。以χ2檢驗(yàn)評(píng)價(jià)敏感度和特異度的異質(zhì)性,采用CochranQ檢驗(yàn)對(duì)診斷比值比(diagnostic odds ratio, DOR)、陽性似然比(positive likelihood ratio, PLR)、陰性似然比(negative likelihood ratio, NLR)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn),將異質(zhì)性分為3類,用I2表示,I2<50%表示異質(zhì)性較低,75%>I2≥50%表示異質(zhì)性中等,I2≥75%表示異質(zhì)性較高。異質(zhì)性較低時(shí),采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行匯總分析;I2≥50%時(shí),采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行匯總分析。以Meta Disc 1.4軟件對(duì)診斷結(jié)果的敏感度、特異度、PLR、NLR、DOR進(jìn)行匯總分析,用95%CI和森林圖表示。繪制綜合受試者工作特征曲線(summary receiver operating characteristic curve, SROC),以Q*值表示診斷試驗(yàn)的準(zhǔn)確性,并計(jì)算AUC:AUC越大、越接近1,說明診斷效能越高。運(yùn)用STATA 13.0軟件繪制診斷性實(shí)驗(yàn)Deek's漏斗圖,并記錄P值,P<0.05提示存在發(fā)表偏倚[7]。

    2 結(jié)果

    2.1 文獻(xiàn)篩選結(jié)果 初檢獲得661篇文獻(xiàn),逐層篩選后最終納入12篇文獻(xiàn)[8-19](中文4篇,英文8篇),共計(jì)845例患者、980個(gè)病灶。文獻(xiàn)檢索流程及結(jié)果見圖1。納入文獻(xiàn)基本特征見表1。

    圖1 文獻(xiàn)篩選流程圖

    2.2 納入文獻(xiàn)質(zhì)量評(píng)價(jià) 使用QUADAS-2評(píng)價(jià)系統(tǒng)對(duì)入選文獻(xiàn)進(jìn)行質(zhì)量和偏倚性評(píng)價(jià),雖然部分文獻(xiàn)在部分領(lǐng)域?yàn)楦唢L(fēng)險(xiǎn)(紅色),但總體而言偏倚風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果、文獻(xiàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果整體以低風(fēng)險(xiǎn)為主(綠色),見圖2。納入文獻(xiàn)的Deek's漏斗圖顯示本研究兩種方法略不對(duì)稱,但Deek's檢驗(yàn)P均>0.05(CESM:P=0.23;MRI:P=0.80),表示均不存在明顯發(fā)表偏倚,見圖3。

    2.3 Meta分析結(jié)果

    2.3.1 異質(zhì)性結(jié)果分析 MRI的敏感度(I2=24.9%)、CESM和MRI的DOR(I2=0、36.8%)、CESM和MRI的NLR(I2均=0)異質(zhì)性均較低,故采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行匯總分析。CESM的敏感度(I2=50.3%)、CESM和MRI的特異度(I2=85.2%、90.9%)、CESM和MRI的PLR(I2=89.3%、94.9%)的異質(zhì)性中等或較高,采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行匯總分析。

    2.3.2 診斷效能評(píng)價(jià) 評(píng)價(jià)指標(biāo)包括敏感度、特異度、PLR、NLR、DOR、SROC和AUC。分析合并結(jié)果,CESM與MRI敏感度相同,均為0.97,而特異度均較低。PLR均>1,NLR均<1,DOR均明顯>1。SROC曲線顯示CESM和MRI的的AUC和Q*值均較高,CESM的曲線較MRI更接近左上角。見表2、圖4~6。

    3 討論

    常規(guī)乳腺X線攝影檢查是診斷乳腺癌的常規(guī)方法,但對(duì)高密度乳腺腺體內(nèi)的乳腺病變檢出率低,對(duì)非鈣化性腫瘤更易漏檢。MRI是目前臨床診斷乳腺癌的重要手段,但禁忌證較多,且操作復(fù)雜,檢查時(shí)程長,患者耐受性較差[20]。臨床上MRI不能診斷乳腺鈣化、特別是非腫塊型鈣化和不定型鈣化病灶,且診斷乳腺腫瘤的假陽性較高(尤其是BI-RADS 4類病變),導(dǎo)致過度活檢而增加治療成本。

    表1 納入文獻(xiàn)基本特征

    注:—:未提及;*:中位數(shù)

    表2 CESM與MRI對(duì)乳腺癌的匯總診斷效能

    圖2 偏倚風(fēng)險(xiǎn)匯總圖 A.納入文獻(xiàn)逐條評(píng)價(jià)結(jié)果; B.納入文獻(xiàn)總體質(zhì)量評(píng)價(jià)

    圖3 CESM(A)和MRI(B)的Deek's漏斗圖

    CESM為新興影像學(xué)技術(shù),由碘對(duì)比劑K緣效應(yīng)而產(chǎn)生非線性吸收衰減,結(jié)合腫瘤區(qū)豐富的高通透性毛細(xì)血管對(duì)碘劑的沉積作用,利用雙能量曝光,分別獲得低能和高能兩種圖像;其低能圖像相當(dāng)于常規(guī)乳腺攝影圖像,而高能圖像則為增強(qiáng)減影圖像,二者相結(jié)合,既能顯示乳腺癌的解剖結(jié)構(gòu)(特別是鈣化),又能反映病灶血流特點(diǎn),同時(shí)擁有傳統(tǒng)乳腺常規(guī)乳腺攝影和MRI的優(yōu)點(diǎn)。

    3.1 Meta結(jié)果分析 本研究匯總分析結(jié)果顯示,CESM和MRI診斷乳腺癌敏感度較高(二者均為0.97)而特異度較低(0.69和0.51),但CESM較MRI高。分析原因,考慮因乳腺癌細(xì)胞可分泌部分物質(zhì),如血管生成素樣蛋白-4(Angptl4),可破壞血管內(nèi)皮細(xì)胞間連接,增加毛細(xì)血管通透性;而CESM的成像原理則源于對(duì)比劑在毛細(xì)血管的沉積作用,故病變部位的顯像更具有特征性。本研究中兩種診斷方法的DOR值均遠(yuǎn)大于1,提示CESM與MRI均具有較好判別效果;但森林圖顯示部分文獻(xiàn)OR值相對(duì)較大,可能與選擇性偏倚、樣本量小、研究類型及成像參數(shù)有關(guān)。本研究中CESM和MRI的SROC曲線AUC均接近1,說明診斷準(zhǔn)確率較高;CESM整體數(shù)值更靠近左上角,提示其準(zhǔn)確率較MRI更高。

    圖4 CESM(A)和MRI(B)診斷乳腺癌特異度森林圖 圖5 CESM(A)和MRI(B)診斷乳腺癌DOR森林圖

    圖6 CESM(A)和MRI(B)診斷乳腺癌的SROC曲線

    3.2 文獻(xiàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)發(fā)表偏倚 本研究納入文獻(xiàn)在患者選擇及待評(píng)價(jià)診斷實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方面的偏倚風(fēng)險(xiǎn)均非常低,雖部分研究在檢測指標(biāo)、金標(biāo)準(zhǔn)以及流程和時(shí)間間隔方面風(fēng)險(xiǎn)較高,但均未超過30%,整體而言納入文獻(xiàn)質(zhì)量較好,且Deek's漏斗圖提示不存在明顯發(fā)表偏倚,保證了匯總分析結(jié)果的穩(wěn)定性及可信度。

    3.3 異質(zhì)性分析 本研究異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示特異度和PLN的同質(zhì)性較差,原因可能在于文獻(xiàn)來源地域差異、檢查參數(shù)設(shè)置差異、檢測人員水平差異及納入文獻(xiàn)的研究類型差異。

    3.4 發(fā)展前景 CESM技術(shù)集乳腺常規(guī)乳腺攝影(解剖成像)和MRI增強(qiáng)(功能成像)優(yōu)勢于一體,提高了乳腺疾病的診斷能力。目前人工智能和影像組學(xué)已成為影像學(xué)研究的熱點(diǎn)[21],利用人工智能,基于CESM海量圖像數(shù)據(jù),通過層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí),可提高圖像評(píng)價(jià)的一致性、可重復(fù)性和準(zhǔn)確率,有助于篩查及診斷乳腺癌。影像組學(xué)可通過高通量CESM圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次挖掘,將視覺信息轉(zhuǎn)化為深層次特征信息,提供更加詳細(xì)的量化診斷。

    綜上所述,CESM在診斷乳腺癌具有較高準(zhǔn)確率,與MRI比較其特異度和診斷效能均較高,且接受度好,可作為篩查及診斷乳腺癌的工具,尤其有利于診斷致密型乳腺病變。

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