S-Detect对甲状腺结节良恶性鉴别诊断价值的Meta分析

摘要：

背景 S-Detect是一种新兴的计算机辅助诊断技术,可以实现超声图像定性及定量自动分析,为医师鉴别甲状腺结节的良恶性提供参考,但目前尚缺乏可靠的循证医学依据验证其鉴别诊断价值.目的 评估S-Detect对甲状腺结节良恶性的鉴别诊断价值.方法 计算机检索PubMed、EMBase、Web of Science、the Cochrane Library、万方数据知识服务平台、中国知网、维普网和中国生物医学文献服务系统,搜集有关S-Detect鉴别诊断甲状腺结节良恶性的诊断准确性试验,检索时限为建库至2021-01-06.由2名评价者独立筛选文献、提取资料并评价纳入文献的偏倚风险和质量,采用Meta-Disc 1.4和Stata 15软件进行Meta分析,合并指标包括:灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比和受试者工作特征曲线下面积(AUC).结果 共纳入16篇文献.Meta分析结果显示,S-Detect鉴别诊断甲状腺结节良恶性的合并灵敏度、合并特异度、合并阳性似然比、合并阴性似然比、合并诊断比值比、AUC分别为0.84〔95％CI(0.81,0.86),P=0.0036〕、0.71〔95％CI(0.69,0.73),P<0.0001〕、3.31〔95％CI(2.45,4.47),P<0.0001〕、0.22〔95％CI(0.17,0.29),P=0.0006〕、15.93〔95％CI(9.85,25.78),P<0.0001〕、0.89〔95％CI(0.84,0.94)〕.结论 当前证据显示,S-Detect对甲状腺结节良恶性的鉴别诊断价值较高,可以作为甲状腺常规彩超检查的有效补充手段.

关键词：甲状腺结节、超声检查、S-Detect、诊断,计算机辅助、Meta分析

所属期刊栏目：24

分类号：R581(内分泌腺疾病及代谢病)

在线出版日期：2021-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3814-3820