磁共振彌散張量成像對前列腺癌診斷價值的Meta分析

張 川，張 薇，陳彥君，鄧婷丹（通訊作者）

（1川北醫學院附屬醫院放射科 四川 南充 637000）（2南充市中心醫院腫瘤科 四川 南充 637000）

前列腺癌（Prostate Cancer，PCa）是男性最常見的惡性腫瘤之一[1]。MRI技術被公認為是PCa早期診斷、臨床評價及分級最好的影像學方法，其軟組織分辨率高及多方位成像，有助于提高PCa特別是尖部病灶的檢出率[2-5]。然而，常規序列的MRI序列對于PCa的診斷具有相對較低的敏感性和特異性。

1 資料yu 方法

1.1 文獻檢索

計算機檢索The Cochrane Library、PubMed、Ovid、EBSCO等外文數據庫，以及CBM、VIP、WanFang Data和CNKI中文數據庫，檢索時限均為從建庫至2017年1月31日。英文檢索策略為：（“DTI”OR“Diffusion tensor imaging”）AND（“Prostate”0R“cancer”）；中文檢索策略為：（“DTI”或“散張量成像”）和（“前列腺”或“癌”）；由2名評價員獨立進行檢索，如遇分歧經討論確定。

1.2 納入排除標準

納入標準：①研究目的為關于DTI檢測PCa的診斷性實驗；③結果中包含前列腺癌的病例數、真陽性數（TP）、假陽性數（FP）、假陰性數（FN）、真陰性數（TN）；④所有病例具有病理結果，診斷明確；排除標準：①重復發表的文獻；②非中文及英文文獻；③DTI聯合其他序列診斷PCa的文獻；④無法直接或間接獲得四格表數據的文獻。

1.3 文獻篩選和資料提取

由2位評價員獨立進行文獻篩選和資料提取，并交叉核對，由2名評價員獨立進行檢索，如遇分歧經討論確定。提取的主要資料包括：第一作者、發表時間、國家、平均年齡、場強、b值、擴散敏感梯度方向、金標準、評價者盲法及四表格數據（TP、FP、FN、TN）。

1.4 統計學方法

采用Stata14.0和Meta-DiSc1.4軟件進行統計分析。根據異質性研究結果選擇對應的效應模型進行統計學處理，按照所選的效應模型。采用敏感性分析評價Meta分析結果的穩定性。采用Stata14.0軟件計算合并Sen、Spe、+LR、-LR、DOR，繪制SROC曲線并計算曲線下面積（AUC）。

2 結果

2.1 文獻檢索結果

經過逐層篩選后，最終納入5篇文獻。如圖1。

圖1 文獻篩選流程及結果

2.2 納入研究的基本特征與質量評價

納入5篇文章包括4篇英文，一篇中文，包括202位病人及1803個研究點。1項研究前列腺中央區癌，3項研究前列腺外周區癌，1項研究同時包括中央區和外周區，見表。

表 納入研究的基本特征

2.3 風險偏倚評價

風險偏倚評價見圖2。

2.4 Meta分析結果

異質性檢驗結果顯示P=0.000，I2=89.7%。Meta分析結果顯示：DTI對PCa診斷的Sen合并=0.88[95%CI（0.75，0.95）] 、Spe合并=0.87[95%CI（0.83，0.90）] 、+LR合并=6.8[95%CI（4.8，9.5）] 、-LR合并=0.14[95%CI（0.06，0.30）] 、DOR合并=49[95%CI（18，135）] ，AUC合并=0.92[95%CI（0.89，0.94）] ，見圖3～5。

3 討論

在過去十年內，PCa的非侵入性診斷方法越來越受青睞。MRI用于檢出PCa，并觀察囊外擴散、精囊及鄰近組織受侵情況具有很高的臨床價值。盡管MRI對前列腺軟組織分辨率高，但有時無法準確區分PCa和慢性前列腺炎，因為這兩者在T2加權圖像上都表現為低信號。

本次Meta分析結果顯示：Sen合并、Spe合并分別為88%、87%，提示漏診率及誤診率均較低，敏感度和特異度較高；AUC=0.92，說明DTI對PCa的診斷價值較好。

由于資料信息的不足，未進行不同b值的亞組分析。綜上所述，本研究顯示磁共振彌散張量成像（DTI）對PCa具有較高的診斷價值，但仍需要高質量、多中心、大樣本的前瞻性研究進一步證實。