王文娟，張旭東，王潤華

（1.成都市婦女兒童中心醫(yī)院，成都610091；2.四川省疾病預(yù)防控制中心，成都610041；3.重慶醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生統(tǒng)計教研室 400016）

乳腺癌是婦女最常見的惡性腫瘤，中國婦女中乳腺癌發(fā)病率正逐步上升，嚴(yán)重威脅著婦女的身體健康。有學(xué)者認(rèn)為對乳腺癌的早期診斷至關(guān)重要。目前，針對乳腺癌的篩查和診斷手段較多，主要有鉬靶X線、超聲、近紅外掃描等?，F(xiàn)將本研究關(guān)于鉬靶診斷乳腺癌的文獻(xiàn)進(jìn)行Meta分析研究結(jié)果進(jìn)行綜合定量評價報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集1990～2010年的檢索Pubmed、Medline、OVID、Elsevier數(shù)據(jù)庫、中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（China Biology Medicine disc，CBMdisc）及中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)全文數(shù)據(jù)庫（China National Knowledge Infrastructure，CNKI）作為國內(nèi)外文獻(xiàn)的來源，中文檢索詞包括“鉬靶X線”、“乳腺腫瘤”、“靈敏度”、“特異度”、“診斷價值”等；英文檢索詞包括“mammography”，“breast cancer”，“breast neoplasm”，“sensitivity”，“specificity”等。排除文摘、綜述、講座、病歷報告及評述。文獻(xiàn)納入標(biāo)準(zhǔn)：國內(nèi)、外公開發(fā)表的采用鉬靶診斷乳腺腫瘤的病例－對照研究文獻(xiàn)，病例組為乳腺癌，對照組為乳腺良性腫瘤；盲法判斷試驗結(jié)果，所有病例經(jīng)金標(biāo)準(zhǔn)證實（病理檢查結(jié)果）；文獻(xiàn)能夠直接或間接提供以下所需統(tǒng)計數(shù)據(jù)：真陽性數(shù)、假陽性數(shù)、真陰性數(shù)及假陰性數(shù)；數(shù)據(jù)不重復(fù)發(fā)表。

1.2 文獻(xiàn)評估 根據(jù)Cochrane制定的文獻(xiàn)質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)對文獻(xiàn)進(jìn)行評估，對重復(fù)報告、質(zhì)量較差、信息太少而無法利用的文獻(xiàn)給予剔除，對建立的用于分析的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行仔細(xì)核對。

1.3 統(tǒng)計學(xué)處理

1.3.1 異質(zhì)性檢驗和效應(yīng)值合并 采用Revman4.3.1進(jìn)行異質(zhì)性檢驗，若存在異質(zhì)性，則采用隨機(jī)效應(yīng)模型對靈敏度（sensitivity，Sen）、特異度（specificity，Spe）和診斷比值比（diagnostic odds ratio，DOR）進(jìn)行效應(yīng)值合并。若不存在異質(zhì)性，則采用固定效應(yīng)模型[1]；DOR的計算式為DOR＝[Sen／（1－Spe）]／[（1－Sen）／Spe]。

1.3.2 建立綜合接受者工作特征（summary receiver operating characteristic，SROC）曲線 將所有納入文獻(xiàn)中的真陽性率（ture positive rate，TPR）和假陽性率（false positive rate，F(xiàn)PR）分別進(jìn)行l(wèi)ogit變換有：V＝logit（TPR）＝In[TPR／（1－TPR）]，U＝logit（FPR）＝In[FPR／（1－FPR）]，令D＝V－U，S＝V＋U，這樣得到多對S和D，以D為因變量，S為自變量，建立SROC線性回歸模型為（＝A＋B×S），該回歸模型中的參數(shù)A和B可采用最小二乘法、加權(quán)最小二乘法和穩(wěn)健法進(jìn)行求解，本研究中采用最小二乘法。最后將A和B代入SROC曲線回歸方程[2]：TPR＝[1＋exp｛－A／（1－B）｝×｛（1－FPR）／FPR｝（1＋B）／（1－B）]－1。

以FPR（即l－特異度）為橫坐標(biāo)，TPR（即敏感度）為縱坐標(biāo)，描繪出SROC曲線。曲線下面積（carea under curve，AUC）越大，說明所要研究的診斷方法準(zhǔn)確性越高；也可采用TPR＊表示診斷試驗的準(zhǔn)確性，TPR＊是SROC曲線與直線TPR＋FPR＝1相交處的靈敏度，反映了SROC曲線與左上角接近的程度，值越大表示診斷試驗的準(zhǔn)確性越高[2]。數(shù)據(jù)分析采用SAS9.1統(tǒng)計軟件完成。

2 結(jié) 果

2.1 文獻(xiàn)檢索和篩查結(jié)果 共檢索出相關(guān)中文文獻(xiàn)108篇，外文文獻(xiàn)65篇，嚴(yán)格按照文獻(xiàn)納入和排除標(biāo)準(zhǔn)，共篩選出18篇文獻(xiàn)進(jìn)行Meta分析，其中外文文獻(xiàn)6篇，中文文獻(xiàn)12篇，納入文獻(xiàn)的具體信息見表1。

表1 納入分析的文獻(xiàn)基本資料

2.2 Mete分析結(jié)果

2.2.1 發(fā)表性偏倚 從繪制的鉬鈀診斷方法的漏斗圖看出，18篇文獻(xiàn)分布形狀為上窄下寬，基本對稱，呈倒置漏斗形，提示沒有發(fā)表偏倚，見圖1。

圖1 發(fā)表性偏倚診斷的漏斗圖

2.2.2 異質(zhì)性檢驗與效應(yīng)合并結(jié)果 對18篇文獻(xiàn)的靈敏度、特異度進(jìn)行異質(zhì)性檢驗，結(jié)果顯示，靈敏度在各文獻(xiàn)之間差異無統(tǒng)計學(xué)意義（Q＝24.78，P＝0.100），納入文獻(xiàn)具有同質(zhì)性，故采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行合并，合并后的靈敏度及其95%CI為84.03%（82.04%～86.01%）；特異度差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（Q＝51.76，P＝0.000），說明納入文獻(xiàn)之間具有異質(zhì)性，故采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行合并，合并后的特異度及其95%CI為77.59%（72.89%～82.28%）。異質(zhì)性檢驗結(jié)果顯示DOR在各研究間差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（Q＝38.90，P＝0.002），文獻(xiàn)間存在異質(zhì)性，故采用隨機(jī)效應(yīng)模型，D－L法求出合并DOR值為15.05（95%CI：10.32%～21.95%），見圖2。

圖2 診斷比值比的森林圖

2.2.3 SROC曲線的繪制 采用最小二乘法擬和回歸方程（D＝2.981 0－0.591 0×S）繪制SROC曲線（圖3）。曲線下面積為0.874 0，診斷試驗準(zhǔn)確性指標(biāo)TPR＊為81.62%。

圖3 綜合接受者工作特征曲線圖

3 討 論

Meta分析是循證醫(yī)學(xué)系統(tǒng)評價中對資料采用定量合成的統(tǒng)計學(xué)處理方法。在診斷試驗中，需要同時考慮靈敏度和特異度，所以對于診斷試驗的Meta分析，目前常用的方法是采用SROC進(jìn)行分析。對同一檢測指標(biāo)的多個不同試驗進(jìn)行Meta分析，可根據(jù)它們的比值比（odds ratio，OR）的權(quán)重，用一條ROC曲線表示出來，這條曲線即為SROC曲線[21]，由此可以計算曲線下面積和TPR＊，曲線下面積越接近1，診斷試驗的準(zhǔn)確性越高；TPR＊是SROC曲線與直線TPR＋FPR＝1相交處的靈敏度，其價值與曲線下面積類似，值越大表示診斷試驗的準(zhǔn)確性越高。在建立SROC曲線過程中，若logit變換時有四格表單元格中真陽性數(shù)、假陰性數(shù)、真陰性數(shù)和假陽性數(shù)出現(xiàn)0的情況，則所有單元格均加上0.5，然后進(jìn)行計算。

本研究應(yīng)用Meta分析的方法，對鉬靶診斷乳腺腫瘤的價值進(jìn)行評估，共納入18篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析，合并后的靈敏度和特異度分別為84.03%、77.59%，表明鉬靶在乳腺癌的診斷中具有較好的靈敏度和特異度。本研究SROC曲線下面積為0.874，診斷試驗準(zhǔn)確性指標(biāo)TPR＊為81.62%，SDOR值為15.05（95%CI：10.32%～21.95%），說明鉬靶對乳腺癌的診斷價值較高，具有較好的準(zhǔn)確性，是乳腺癌篩查和診斷的一種較好的影像學(xué)方法。

本研究認(rèn)為，鉬靶對乳腺癌的早期診斷還值得進(jìn)一步研究。目前鉬靶診斷乳腺癌的影像技術(shù)得到了普遍推廣和應(yīng)用，其檢查成本低，準(zhǔn)確性較高，往往作為診斷的首選方法，但是在實際臨床中應(yīng)當(dāng)結(jié)合患者臨床表現(xiàn)以及其他影像診斷技術(shù)進(jìn)行聯(lián)合診斷，同時與病理診斷進(jìn)行比較，以進(jìn)一步提高對乳腺腫瘤診斷的準(zhǔn)確性。

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