Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Độ chính xác của p57KIP2 so với genotyping trong chẩn đoán mô hydatid hoàn chỉnh: giao thức cho một đánh giá hệ thống và phân tích tổng hợp
Tóm tắt
Phân biệt các mô hydatid (HMs) với các mẫu không phải mô và phân loại phụ của HM là điều quan trọng vì mô hydatid hoàn chỉnh (CHM) có liên quan đến nguy cơ gia tăng của khối u trofoblastic trong thai kỳ. Tuy nhiên, chẩn đoán dựa hoàn toàn vào hình thái học có độ tái lập kém giữa các quan sát viên. Các nghiên cứu gần đây đã chứng minh rằng việc sử dụng nhuộm miễn dịch p57KIP2 làm cải thiện độ chính xác chẩn đoán cho CHM. Chúng tôi sẽ tiến hành một đánh giá hệ thống về các nghiên cứu tiên tiến và hồi cứu để đánh giá độ chính xác của nhuộm miễn dịch p57KIP2 so với phân tích gen phân tử trong chẩn đoán CHM. Một chiến lược tìm kiếm có độ nhạy cao sẽ được áp dụng trong MEDLINE, EMBASE, LILACS, The Grey Literature Report, OpenGrey, OAIster và Cochrane CENTRAL. Hai người đánh giá sẽ độc lập sàng lọc tất cả các tài liệu được xác định theo tiêu chí đủ điều kiện và thu thập dữ liệu. Chất lượng phương pháp và thiên lệch của các nghiên cứu được đưa vào sẽ được đánh giá theo công cụ Đánh giá Chất lượng của các Nghiên cứu Độ chính xác Chẩn đoán (QUADAS-2), và chất lượng tổng thể của bằng chứng sẽ được đánh giá sử dụng cách tiếp cận Đánh giá, Phát triển và Đánh giá Khuyến nghị (GRADE). Nếu có thể thực hiện phân tích tổng hợp, các ước lượng ghép của độ nhạy, độ đặc hiệu và tỷ lệ khả năng dương tính và âm tính sẽ được tính toán bằng các mô hình ngẫu nhiên bivariate. Biến động thống kê sẽ được đánh giá bằng thống kê I2 và được khám phá thông qua phân tích độ nhạy. Có sự chồng chéo đáng kể giữa các đặc điểm mô học của thai kỳ có mủ và không có mủ và giữa CHM hoàn chỉnh và một phần, dẫn đến độ biến thiên đáng kể giữa các quan sát viên trong chẩn đoán CHM và các biến thể của nó. Do đó, các kỹ thuật phân tử được sử dụng để chẩn đoán chính xác và điều trị CHM. Tuy nhiên, các phương pháp chẩn đoán phân tử này khó thực hiện về mặt kỹ thuật, tốn kém và không có sẵn ở hầu hết các phòng thí nghiệm bệnh lý. Theo kết quả của chúng tôi, nhuộm miễn dịch p57KIP2 dường như là một phương pháp hỗ trợ thực tiễn và chính xác cho chẩn đoán CHM và các biến thể của nó vì kỹ thuật này tương đối đơn giản, đáng tin cậy, tiết kiệm chi phí và nhanh chóng. Đánh giá hệ thống này sẽ giúp xác định liệu nhuộm miễn dịch p57KIP2 có phải là một xét nghiệm chẩn đoán thay thế phù hợp cho CHM hay không. PROSPERO CRD42015024181
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Landolsi H, Missaoui N, Brahem S, Hmissa S, Gribaa M. Pathology—research and practice the usefulness of p57 KIP2 immunohistochemical staining and genotyping test in the diagnosis of the hydatidiform mole. Pathol Res Pract. 2011;207:498–504.
Popiolek DA, Yee H, Mittal K, Chiriboga L, Prinz MK, Caragine TA, Budimlija ZM. Multiplex short tandem repeat DNA analysis confirms the accuracy of p57 KIP2 immunostaining in the diagnosis of complete hydatidiform mole. Hum Pathol. 2006;37:1426–34.
Fukunaga M, Katabuchi H, Nagasaka T, Mikami Y, Minamiguchi S, Lage JM. Interobserver and intraobserver variability in the diagnosis of hydatidiform mole. Am J Surg Pathol. 2005;29(7):942–7.
Banet N, DeScipio C, Murphy KM, Beierl K, Adams E, Vang R, Ronnett BM. Characteristics of hydatidiform moles: analysis of a prospective series with p57 immunohistochemistry and molecular genotyping. Mod Pathol. 2014;27(2):238–54.
Cochrane handbook for diagnostic test accuracy reviews. 2013;164
Moher D, Liberati A, Tetzlaff J, Altman DG, and the PRISMA Group. Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: the PRISMA statement. Ann Intern Med. 2009;151(4):264–9.
Whiting PF, Rutjes AW, Westwood ME, Mallett S, Deeks JJ, Reitsma JB, Leeflang MM, Sterne JA, Bossuyt PM, QUADAS-2 Group. QUADAS-2: a revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies. Ann Intern Med. 2011;155(8):529–36.
Guyatt G, Oxman AD, Akl EA, Kunz R, Vist G, Brozek J, Norris S, Falck-Ytter Y, Glasziou P, DeBeer H, et al. GRADE guidelines: 1. Introduction-GRADE evidence profiles and summary of findings tables. J Clin Epidemiol. 2011;64:383–94.
Viechtbauer W. Conducting meta-analyses in R with the metafor package. J Stat Softw. 2010;36(3):1–48.
Doebler P. mada: Meta‐analysis of diagnostic accuracy. 2012. Available at http://r-forge.r-project.org/projects/mada/. Accessed 31 Aug 2016
Schiller I, Dendukuri N. HSROC: Joint meta-analysis of diagnostic test sensitivity and specificity with or without a gold standard reference test. R package version 2.1.8. 2015. Available at https://cran.r-project.org/web/packages/HSROC/citation.html. Accessed 31 Aug 2016
Reitsma JB, Glas AS, Rutjes AWS, et al. Bivariate analysis of sensitivity and specificity produces informative summary measures in diagnostic reviews. J Clin Epidemiol. 2005;58:982–90.
Rutter CM, Gatsonis CA. A hierarchical regression approach to meta-analysis of diagnostic accuracy evaluations. Stat Med. 2001;20(19):2865–84.
Higgins JPT, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG. Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ. 2003;327:557–60.
Deeks JJ, Macaskill P, Irwig L. The performance of tests of publication bias and other sample size effects in systematic reviews of diagnostic test accuracy was assessed. J Clin Epidemiol. 2005;58:882–93.