王維嘉

（浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第二醫(yī)院放射科 浙江 杭州 310000）

卵巢腫瘤是女性生殖系統(tǒng)常見的腫瘤之一。及時(shí)準(zhǔn)確地確定病變性質(zhì)，對手術(shù)策略的選擇和預(yù)后的療效十分重要。影像學(xué)檢查是診斷卵巢病變的重要方法之一，其中磁共振成像（MRI）更是得到了廣泛使用。相比傳統(tǒng)的超聲（US）、CT及其他有創(chuàng)性檢查具有更高的準(zhǔn)確性，但常規(guī)MRI檢查存在一定的局限[1-2]。彌散加權(quán)成像（DWI）的原理是顯示水分子在各種狀態(tài)下各種組織間的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)及變化，由于其特殊性，逐漸成為一種無創(chuàng)性鑒別腫瘤性質(zhì)的新技術(shù)。目前已經(jīng)作為腦部檢查的常規(guī)手段得到應(yīng)用。但在卵巢病變中的應(yīng)用目前尚處于研究探索階段。目前已經(jīng)有學(xué)者發(fā)現(xiàn)卵巢良惡性腫瘤之間的ADC值是有差別的[3-4]，用DWI的方法可能可以判斷卵巢腫瘤的良惡性[5-10]。本文旨在用Meta分析方法匯總整理DWI對卵巢良惡性病變鑒別的研究結(jié)果，以綜合定量地評價(jià)該方法對卵巢疾病鑒別的診斷價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 文獻(xiàn)檢索

計(jì)算機(jī)檢索包括中國期刊全文數(shù)據(jù)庫、萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺和PubMed數(shù)據(jù)庫，檢索時(shí)間截至2020年9月。英文檢索策略為“DWI OR diffusion-weighted imaging AND ovarian and sensitivity”；中文檢索策略為“DWI OR彌散加權(quán)成像AND卵巢”。研究對象為人類；排除“綜述”“信件”“病例報(bào)告”和“評論”。在納入基礎(chǔ)上，擴(kuò)大參考范圍，追查這些文章的參考文獻(xiàn)，納入盡可能多的相關(guān)研究。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：①采用DWI的方法評價(jià)或探討其對卵巢良惡性病變鑒別的診斷價(jià)值；②研究的卵巢病變包括了所有相關(guān)的常見病理類型；③能夠在文獻(xiàn)中獲得DWI診斷卵巢病變良惡性的真陽性值（TP）、假陽性值（FP）、真陰性值（TN）、假陰性值（FN）。

排除標(biāo)準(zhǔn)：①研究病例小于30例，且有良性或惡性病變病例數(shù)未達(dá)到10例；②沒有診斷的金標(biāo)準(zhǔn)（臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)或病理結(jié)果）。

1.3 數(shù)據(jù)提取

從入選文獻(xiàn)中提取以下研究信息：作者、研究發(fā)表時(shí)間、研究對象的數(shù)量、真陽性值（TP）、假陽性值（FP）、假陰性值（FN）、真陰性值（TN）、靈敏度、特異度、陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

應(yīng)用Meta-Desic 1.4和stata 12軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，使用Q檢驗(yàn)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，根據(jù)結(jié)果選取不同類型的模型，繪制森林圖和匯總受試者操作特征曲線（ROC）并計(jì)算曲線下面積（AUC）。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果

按照檢索策略共搜索出中文文獻(xiàn)82篇，英文文獻(xiàn)85篇。排除內(nèi)容不相關(guān)文獻(xiàn)及重復(fù)檢出文獻(xiàn)后剩余19篇，進(jìn)一步按照納入與排除標(biāo)準(zhǔn)篩選后，最后篩選出6篇符合標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)納入本研究。QUADAS-2評價(jià)文獻(xiàn)質(zhì)量評價(jià)顯示，5篇文獻(xiàn)質(zhì)量較好，1篇中等，可以進(jìn)行Meta分析，文獻(xiàn)篩選流程如圖1。

圖1 文獻(xiàn)篩選流程

2.2 數(shù)據(jù)提取

表1 納入文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)提取

2.3 數(shù)據(jù)分析

2.3.1 異質(zhì)性分析

由ROC平面圖可以發(fā)現(xiàn)結(jié)果不呈“肩臂”狀分布，提示不存在閾值效應(yīng)。進(jìn)一步計(jì)算敏感度對數(shù)與（1-特異度）對數(shù)的spearman相關(guān)系數(shù)=0.029，P=0.957，也表明不存在閾值效應(yīng)。對所有數(shù)據(jù)的合并效應(yīng)量進(jìn)行計(jì)算可知平均效應(yīng)量為53.78（19.57，147.77），I2為63.6%，P=0.017，說明存在中等異質(zhì)性（圖2）。但由于尚未大于75%，不必進(jìn)行Meta回歸分析和亞組分析，采用隨機(jī)效應(yīng)量模型進(jìn)行計(jì)算即可。經(jīng)stata/SE 12.0分析得漏斗圖（圖3），點(diǎn)狀圖分布對稱，由表格可知P均大于0.05?？烧f明該數(shù)據(jù)基本不存在發(fā)表偏倚。

圖2 合并效應(yīng)量

圖3 漏斗圖

2.3.2 Meta分析

合 并 敏 感 度（ 圖 4a） 為 0.88[95%CI（0.74，0.95），P=0.0001]，表明用DWI診斷卵巢良惡性腫瘤的敏感度好，對惡性腫瘤的漏診率低；特異度（圖4）為 0.88[95%CI（0.83，0.92），P=0.06]， 表 明 該方法特異度高，不易對良性腫瘤誤診；陽性似然比為7.64[95%CI（5.12，11.38），P=0.09]，陰性似然比為0.13[95%CI（0.09，0.31），P=0.0001]（圖5）；診斷比值比結(jié)果分別為58.37（21.35，159.61）（圖6），說明該診斷試驗(yàn)的診斷效能好。

圖4 敏感度與特異度森林圖

圖5 陽性似然比與陰性似然比圖

圖6 比值比森林圖

2.3.3 敏感性分析

本研究的敏感性分析見圖7，這種敏感性的分析方法是為了考察單項(xiàng)研究對總合并效應(yīng)量的影響。由圖7可見，沒有某一項(xiàng)研究的點(diǎn)落在95%置信區(qū)間外，而且去除某一項(xiàng)研究后的合并效應(yīng)量基本在總效應(yīng)量的周圍。說明沒有哪一項(xiàng)研究對總的合并效應(yīng)量有很大的影響。

圖7 敏感性分析

2.3.4 建立ROC曲線

ROC曲線（圖8）的AUC為0.93，說明用DWI診斷卵巢良惡性腫瘤的診斷效能高。

圖8 ROC曲線

3 討論

DWI是目前唯一能觀察活體水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的成像方法，雖然已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，但在卵巢病變中的應(yīng)用還處于探索研究階段。各研究均顯示DWI有助于卵巢病變的鑒別診斷，但用ADC值診斷卵巢癌的敏感度和特異度，不同研究者之間尚存在差別。本文采用系統(tǒng)評價(jià)的方法和Meta分析軟件對文獻(xiàn)進(jìn)行了全面的分析研究，為后續(xù)的診斷研究提供了一定的參考與指導(dǎo)。

納入研究的10篇文獻(xiàn)中，除Takeuchi外其他人均認(rèn)為使用DWI的方法對鑒別良惡性卵巢病變有幫助。Takeuchi的研究結(jié)論中認(rèn)為只使用DWI的方法無法區(qū)分出良惡性病變。在檢查設(shè)備上，本研究納入的文獻(xiàn)中除了Takeuchi采用b=800 s/mm2外，其他文獻(xiàn)均采用b=1 000 s/mm2；只有Takeuchi使用了1.5T和3T的混合場強(qiáng)，其他研究均采用了1.5T的場強(qiáng)?？赡軙?huì)對本文結(jié)果產(chǎn)生些微影響，但影響不大，但有可能是異質(zhì)性來源。Takeuchi的結(jié)論與其他人不同，可能是因?yàn)檫x擇的研究方法與其他人存在差別。但即便如此，本研究得出的ROC曲線圖形診斷價(jià)值仍然很高，AUC表明DWI診斷的準(zhǔn)確度為0.93，證明了DWI對卵巢良惡性病變的鑒別是有價(jià)值的。

Mata分析的研究方法能夠結(jié)合多項(xiàng)研究結(jié)果進(jìn)行綜合分析，能夠克服單項(xiàng)研究中樣本量小、病理類型少的缺點(diǎn)，綜合設(shè)計(jì)方案并進(jìn)行匯總分析。一定程度上增加了研究結(jié)果的可信度。本文的局限在于納入的相關(guān)文獻(xiàn)較少，且納入的研究多局限于良惡性分組。對于不同病理類型、侵襲程度的病例，其DWI圖像與ADC值是否存在差異，缺乏進(jìn)一步的亞組分析研究。

綜上所述，DWI對卵巢良惡性腫瘤的鑒別是有價(jià)值的，但還需進(jìn)行更加細(xì)化的分類研究，增加該方法診斷該疾病的可信度與認(rèn)同度。