剪切波彈性成像對腕管綜合征診斷價值的系統(tǒng)評價

湯雪瑤 傅文會 宣吉晴 敖夢 李明星

西南醫(yī)科大學附屬醫(yī)院1超聲科，2核醫(yī)學科（四川瀘州646000）；3重慶醫(yī)科大學附屬第二醫(yī)院超聲科（重慶400010）

腕管綜合征（carpal tunnel syndrome，CTS）是最常見的上肢壓迫性神經(jīng)病變，若不適當治療，可導致輕度至中度殘疾[1]。據(jù)報道，該病的發(fā)病率為0.3～3.3/1 000人年[2]。CTS 主要與腕管內壓力持續(xù)升高有關，任何引起腕管壓力增高的因素均會導致發(fā)病，常表現(xiàn)為正中神經(jīng)分布區(qū)域的麻木、刺痛以及拇指對側的無力。臨床上對此疾病的診斷多依賴臨床癥狀、體格檢查和神經(jīng)電生理檢查。但神經(jīng)電生理檢查不僅舒適感低、費用高、耗時長，而且假陰性率達16%～34%，假陽性率達10%～20%[3]，需要尋找其他更方便、更微創(chuàng)的診斷方式。超聲彈性成像技術是近年新興的以檢測生物組織硬度為目的的超聲診斷技術，其中剪切波彈性成像（shear wave elastography，SWE）是迄今發(fā)展最為成熟的一種，在肝臟、乳腺、甲狀腺和胰腺疾病領域中均有較明確的應用[4]。與其他診斷技術相比，SWE 具有無侵襲性、可用性好、成本低等優(yōu)點。國內外越來越多學者對SWE診斷CTS的價值進行了研究，但是鑒于相關研究的樣本量少，選用的彈性成像參數(shù)以及得到的診斷準確性結論不盡相同，所以此類報告的統(tǒng)計效力有限。本研究將對SWE診斷CTS的研究進行Meta分析，以期為今后開展SWE診斷CTS 提供合理的決策依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 納入與排除標準

1.1.1 納入標準（1）研究類型：已發(fā)表的關于SWE 評價CTS的診斷性試驗，文種限制為中、英文；（2）研究對象：疑似CTS的患者，患者種族、國別、年齡不限。患者病例數(shù)＞20例；（3）診斷方法：待評價試驗為SWE，以神經(jīng)電生理檢查+臨床癥狀作為金標準。（4）結局指標：SWE 對CTS 診斷的敏感性、特異性、陽性似然比、陰性似然比、診斷比值比（diagnostic odds ratio，DOR）和受試者工作特征曲線下面積（area under the curve，AUC）。

1.1.2 排除標準（1）會議摘要、綜述、病例報告等；（2）重復發(fā)表的文獻（選取樣本量最大或質量最佳者）；（3）缺少金標準的文獻；（4）不能利用所提取數(shù)據(jù)繪成四格表的文獻。

1.2 檢索策略計算機檢索PubMed、Embase、The Cochrane Library、中國知網(wǎng)、萬方和維普數(shù)據(jù)庫，收集SWE診斷CTS的診斷性試驗，檢索時間為建庫至2020年3月。英文檢索詞為carpal tunnel syndrome、median nerve、shear wave elastography、elasticity imaging、ultrasound；中文檢索詞為腕管綜合征、正中神經(jīng)、剪切波彈性成像。采用關鍵詞與自由詞相結合的方式進行檢索，同時對納入文獻的參考文獻進行二次檢索，來補充獲取相關文獻。

1.3 文獻篩選和資料提取根據(jù)預先制定的納入和排除標準，兩位研究者獨立篩選文獻、提取資料，并交叉核對，意見不一致時，采用討論協(xié)商的方式解決。提取內容包括：第一作者姓名、發(fā)表年份、每組參與者（手腕）的數(shù)量、平均年齡、儀器、探頭（頻率）、SWE診斷閾值、靈敏度以及特異度。

1.4 納入研究的風險偏倚評價參照Cochrane 協(xié)作網(wǎng)推薦的QUADAS-2 工具[5]，該工具包含偏倚評價和適用性兩部分內容共13 條標準。結合本Meta分析的具體情況，對上述每條分別給出“高風險”、“低風險”、“不清楚”的判斷。均由兩名研究者獨立完成。

1.5 統(tǒng)計學方法使用Meta-Disc 1.4軟件，通過繪制受試者工作特征（receiver operator characteristic，ROC）平面散點分布圖和計算Spearman 相關系數(shù)評估有無閾值效應引起的異質性。當無閾值效應存在時，采用χ2檢驗對各研究結果行異質性分析，若納入研究間存在異質性，則采用隨機效應模型行Meta分析，反之，采用固定效應模型。將可能導致異質性的各因素設為亞組，行亞組分析，并逐一剔除文獻行敏感性分析以判斷研究結果的穩(wěn)定性。計算合并敏感性、特異性、陽性似然比、陰性似然比、診斷比值比及其95%CI，繪制ROC曲線，得到AUC。使用Stata 12.0 軟件繪制漏斗圖，檢驗有無發(fā)表偏倚。檢驗水準均為α=0.05。

2 結果

2.1 文獻檢索結果初步檢索共納入192篇文獻，經(jīng)過逐步篩選，共有12篇文獻符合納入標準[6-17]，其中中文文獻5篇，英文文獻7篇，其中文獻篩選流程和結果見圖1。

圖1 文獻篩選流程圖Fig.1 Flow chart of screening studies

2.2 納入研究的基本特征及風險偏倚評價共納入了1 390例手腕，確診的CTS共797例。4項研究[8，10，12，15]選擇了以剪切波速來判定CTS，其中三項研究[10，12，15]的測定目標為正中神經(jīng)，程躍躍等[8]分別研究了正中神經(jīng)和腕橫韌帶剪切波速的診斷效能，隨著CTS 程度加重，腕橫韌帶硬度增加，診斷靈敏度和特異度分別為81.3%和79.8%（腕橫韌帶）、77.5%和85.7%（正中神經(jīng)），故認為腕橫韌帶的硬度也可以作為評估CTS的新方法。8篇文獻[6，7，9，11，13，14，16，17]選擇以剪切模量來判定，其中3篇文獻[6-7，9]的參數(shù)為前臂區(qū)距離腕橫紋上5 cm 處正中神經(jīng)彈性模量均值（WEmean），6篇文獻[6-7，11，13-14，17]的參數(shù)為豌豆骨水平處正中神經(jīng)彈性模量均值（FEmean），2篇文獻[6-7]的參數(shù)為同一感興趣區(qū)內正中神經(jīng)與指淺屈肌腱二者的彈性模量均值比（FRatio），1篇文獻[14]的參數(shù)為正中神經(jīng)腕部硬度和前臂硬度比值，1篇文獻[16]的參數(shù)為腕管和旋前肌平均彈性模量差值（呂秀花等[6]和楊曉峰等[7]分別研究了WEmean、FEmean、FRatio的診斷效能，PALUCH 等[14]分別研究了FEmean及正中神經(jīng)腕管和前臂硬度比值的診斷效能，因此，不同診斷參數(shù)的相關數(shù)據(jù)均被提取為獨立的數(shù)據(jù)集，在進行所有研究的Meta分析時，本研究選擇了上述研究中DOR 最高的方法）。見表1。風險偏倚評價見圖2。

表1 納入文獻的基本資料Tab.1 Basic information of the included studies

2.3 Meta分析結果ROC平面散點分布無明顯“肩臂形”標志，提示不存在閾值效應（r=-0.337，P=0.284），DOR的同質性檢驗結果為I2=68.9%，說明存在來自于非閾值效應的統(tǒng)計學異質性，采用隨機效應模型來合并分析。Meta分析結果顯示：SWE診斷CTS的合并敏感性、特異性、陽性似然比、陰性似然比、診斷比值比分別為0.82（0.79，0.85）、0.82（0.78，0.85）、3.97（2.94，5.37）、0.23（0.16，0.33）、18.74（10.65，32.99），曲線下面積為0.88，見表2。

2.4 敏感性分析和發(fā)表偏倚分析將所納入的文獻逐一排除，重新合并剩余的研究，結果顯示敏感性、特異性變化不大，表明本Meta分析的合并效應量較穩(wěn)定，不存在對某研究的過度依賴。Deeks 漏斗圖總體對稱（t=-0.17，P=0.87），提示發(fā)表偏倚存在的可能性小，見圖3。

2.5 亞組分析結果由于不存在明顯的閾值效應，為了探索異質性來源，先將納入研究根據(jù)量化方式分成剪切模量和剪切波速兩組進行分析；并一步對常用剪切模量參數(shù)WEmean、WFmean、FRatio進行了分析。亞組分析結果見表2，提示剪切模量較剪切波速對CTS 有更高的診斷價值，剪切模量參數(shù)FEmean的診斷敏感性和特異性高于WEmean及FRatio。

圖2 納入研究的風險偏倚評價Fig.2 Assessment of risk bias in included studies

圖3 SWE診斷CTS 發(fā)表偏倚漏斗圖Fig.3 Publication bias funnel plot of SWE in diagnosis of CTS

表2 SWE診斷CTS的Mate分析及亞組分析結果Tab.2 Mate analysis and subgroup analysis of SWE in diagnosis of CTS

3 討論

腕管是一個封閉的解剖空間，由背側、內側和外側的腕骨以及掌側的屈肌支持帶構成。腕管中有兩個囊，包括彎曲手指和拇指的九根肌腱，正中神經(jīng)，以及包裹肌腱和神經(jīng)的滑液和滑液下結締組織。CTS的病理變化為長時間腕管內壓力的增高使正中神經(jīng)受壓、血液循環(huán)障礙，出現(xiàn)神經(jīng)膜水腫以及成纖維細胞浸潤，最終纖維瘢痕組織的累積致使神經(jīng)質地發(fā)生改變，硬度增加[6]。傳統(tǒng)的二維超聲旨在提供正中神經(jīng)解剖異常和腕管內容物的信息，主要通過評估腕橫韌帶的厚度、正中神經(jīng)被卡壓位置的扁平率、橫截面積及面積增量、血液供應等作為診斷標準，特別是正中神經(jīng)橫截面積（CSA）的增大被認為是最常見的發(fā)現(xiàn)。然而，大約30%CTS患者的正中神經(jīng)CSA 并不會表現(xiàn)為增大，且同疾病的進程無關[18]。SWE 可通過傳感器產(chǎn)生的剪切波速實現(xiàn)跨目標組織測量，可重復性高，能夠直接獲得組織軟硬度的信息，客觀反映組織內部的力學屬性差異，彌補了二維超聲的不足。WANG 等[19]發(fā)現(xiàn)腕管壓力和肌腱剪切波傳播速度有一定相關性，腕管內的絕對速度以及腕管內外的速度差均隨著腕管內壓力的上升呈線性增加，這種聯(lián)系可能同樣適用于正中神經(jīng)。KANTARCI 等[11]首次將SWE 技術應用于CTS的診斷，結果發(fā)現(xiàn)當取截斷值40.4 Kpa 作為診斷閾值時，診斷靈敏性可達93.3%，特異性可達88.9%。也有研究表示[10]，SWE 在診斷CTS 方面具有同高頻超聲（high frequency ultrasound，HFUS）相似的靈敏度，但總精確性低于高頻超聲，當聯(lián)用SWE和HIFU時也無法提高診斷效能。本研究收集了SWE 技術診斷CTS的國內外研究，并在數(shù)據(jù)提取時，按照統(tǒng)一標準提取并行亞組分析，將涉及相同定量參數(shù)的文獻匯總，探討SWE 對CTS的診斷價值，為今后開展SWE診斷CTS 提供有力循證證據(jù)。

本研究納入的文獻在病例選擇、待評價試驗、金標準合理性、病例流程和進展情況方面的報告質量均參差不齊，提示研究質量較低，這可能與納入的研究中含有病例-對照研究、盲法的實施以及SWE 與金標準檢查間隔時間不明確有關。建議以后的研究盡量采用診斷性試驗報告標準[20]，以提高診斷試驗的報告質量。

本研究共納入了12篇關于SWE診斷CTS的文獻，其中，單個研究的敏感性和特異性分別為0.54～0.98、0.63～1.00，故若以單個研究來判斷SWE的診斷效能較為不易。Meta分析后得出的敏感性和特異性分別為0.82和0.82，AUC=0.88，表明82%的CTS和82%的正常手腕都能被SWE診斷，漏診率為18%，誤診率為18%，綜合考慮SWE對CTS 具有較高的診斷價值，與既往報道的關于磁共振和常規(guī)超聲對CTS 診斷的Meta分析結果相近（磁共振的敏感性和特異性分別為82.82%和77.83%，常規(guī)超聲的敏感性和特異性分別為87.3%和83.3%[21-22]），本Meta分析共納入了1 390例手腕，確診的CTS 共797例，樣本量比較大，故本研究結論具有較強代表性。

LIN 等[23]曾經(jīng)就超聲彈性成像技術對CTS的診斷價值進行了評價，結果顯示，無論采用何種超聲彈性成像模式（組織應變、應變比、剪切模量和剪切波速），CTS患者腕部正中神經(jīng)始終比健康對照組僵硬。本Meta分析將剪切模量和剪切波速的診斷效能進行了比較，發(fā)現(xiàn)剪切模量較剪切波速對CTS的診斷價值更高。盡管CTS患者的正中神經(jīng)不同部位的硬度并不均勻，但WEmean、FEmean、FRatio的彈性成像值均高于健康者，其中，WEmean和FEmean為直接的定量測試數(shù)據(jù)，對神經(jīng)硬度的判斷更客觀準確，而FRatio 屬于相對值，受個體差異和組織差異的影響，故WEmean和FEmean的診斷效能要高于FRatio，且二者診斷效能相近[7，24]。本研究的亞組分析探討了WEmean、FEmean、FRatio對CTS的診斷價值，發(fā)現(xiàn)三者均對CTS 具有較高診斷價值，其中FEmean的診斷價值最高，與上述報道基本一致。但值得注意的是，亞組分析中納入研究數(shù)目差異較大，可能存在選擇偏倚，此外，本Mate分析的各原始研究是基于原始數(shù)據(jù)建立的回顧性閾值，使用的參數(shù)有顯著差異，也有存在偏倚的可能，因此對本亞組分析結果的解讀應該慎重。

本研究的局限性：（1）本研究未檢索到正在進行的研究及灰色研究；（2）缺少對各個定量參數(shù)診斷準確度差異對比的統(tǒng)計學檢驗；（3）手腕部正中神經(jīng)走行存在斜度，檢查聲速無法垂直于神經(jīng)，同時正中神經(jīng)較細且位置表淺，檢查過程中操作者不可避免使用壓力均會使測值出現(xiàn)一定誤差；（4）納入文獻所使用的超聲儀器的廠家和型號不同，這可能使測量值存在較大差異，但是由于納入文獻的數(shù)量有限，無法對此方面的資料進行亞組分析，全面探討異質性來源。

總之，本研究示SWE 在診斷CST 方面具有較高診斷效能，從一個新角度提供了神經(jīng)質地客觀數(shù)據(jù)，尤其是在使用剪切模量值作為參數(shù)時診斷價值更高，可為臨床判斷提供參考依據(jù)，具有較大應用前景，但此結果仍需要更多大規(guī)模、高質量的前瞻性多中心研究來證實。