Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tính hữu ích của các giá trị ADC định lượng trong việc phân loại ung thư tuyến tiền liệt nguy cơ cao và nguy cơ thấp: một đánh giá hệ thống và phân tích tổng hợp
Tóm tắt
Mục đích của nghiên cứu là thực hiện một phân tích tổng hợp (meta-analysis) các nghiên cứu điều tra khả năng chẩn đoán của các giá trị hệ số khuếch tán rõ ràng (apparent diffusion coefficient - ADC) trong việc phân loại ung thư tuyến tiền liệt (PCa) nguy cơ cao và nguy cơ thấp. Các cơ sở dữ liệu MEDLINE và EMBASE đã được tìm kiếm vào tháng 12 năm 2015 cho các nghiên cứu báo cáo khả năng chẩn đoán của các giá trị ADC trong việc phân biệt PCa nguy cơ cao và nguy cơ thấp, đồng thời cung cấp đủ dữ liệu để xây dựng các bảng phân phối 2×2. Khả năng chẩn đoán đã được tổng hợp định lượng bằng mô hình ngẫu nhiên hai biến, bao gồm phân tích phân nhóm và đánh giá sự không đồng nhất cũng như chất lượng phương pháp nghiên cứu. 13 nghiên cứu đã được bao gồm, cung cấp 1107 ổ khối u ở 705 bệnh nhân. Sự không đồng nhất giữa các nghiên cứu ở mức độ vừa phải (τ2 = 0.222). Độ nhạy tổng thể là 76.9% (95% CI 68.6–83.6%); độ đặc hiệu tổng thể là 77.0% (95% CI 69.9–82.8%); và diện tích dưới đường cong (AUC) tổng hợp là 0.67. Sự tương quan ngược giữa độ nhạy và độ đặc hiệu (ρ = −0.58) cho thấy sự không đồng nhất giữa các nghiên cứu một phần là do thay đổi ngưỡng dương tính của bài kiểm tra. Các thiên kiến chính là kiến thức của người đọc về điểm Gleason trong quá trình đo ADC, thiếu các ngưỡng ADC đã được xác định trước và thiếu phẫu thuật cắt bỏ tuyến tiền liệt như là chuẩn mực trong một số nghiên cứu. Độ nhạy cao hơn được ghi nhận trong các nghiên cứu được công bố trong vòng hai năm qua và các nghiên cứu không sử dụng giá trị b ít nhất là 2000; độ đặc hiệu cao hơn liên quan đến việc có một, thay vì hai, người đọc đo ADC. Độ mạnh trường, lựa chọn cuộn dây, và các chỉ số khuếch tán tiên tiến không ảnh hưởng đáng kể đến khả năng chẩn đoán. Các giá trị ADC cho thấy độ chính xác trung bình trong việc phân loại PCa nguy cơ cao và nguy cơ thấp, mặc dù các thiên kiến quan trọng có thể đánh giá quá cao khả năng chẩn đoán và có khả năng tồn tại các nguồn không đồng nhất mà chưa được giải thích. Các nghiên cứu tiếp theo sử dụng phương pháp chuẩn hóa và giải quyết các điểm yếu đã được xác định có thể giúp định hướng việc sử dụng giá trị ADC trong việc ra quyết định lâm sàng.
Từ khóa
#hệ số khuếch tán rõ ràng #ung thư tuyến tiền liệt #phân loại nguy cơ #phân tích tổng hợp #khả năng chẩn đoánTài liệu tham khảo
Siegel RL, Miller KD, Jemal A (2015) Cancer statistics, 2015. CA Cancer J Clin 65:5–29
Etzioni R, Cha R, Feuer EJ, Davidov O (1998) Asymptomatic incidence and duration of prostate cancer. Am J Epidemiol 148:775–785
Sanda MG, Dunn RL, Michalski J, et al. (2008) Quality of life and satisfaction with outcome among prostate-cancer survivors. New Engl J Med 358:1250–1261
Epstein JI, Partin AW, Sauvageot J, Walsh PC (1996) Prediction of progression following radical prostatectomy. A multivariate analysis of 721 men with long-term follow-up. Am J Surg Pathol 20:286–292
Caster JM, Falchook AD, Hendrix LH, Chen RC (2015) Risk of pathologic upgrading or locally advanced disease in early prostate cancer patients based on biopsy Gleason score and PSA: a population-based study of modern patients. Int J Radiat Oncol Biol Phys 92:244–251
Chun FK, Karakiewicz PI, Briganti A, et al. (2007) A critical appraisal of logistic regression-based nomograms, artificial neural networks, classification and regression-tree models, look-up tables and risk-group stratification models for prostate cancer. BJU Int 99:794–800
Chun FK, Steuber T, Erbersdobler A, et al. (2006) Development and internal validation of a nomogram predicting the probability of prostate cancer Gleason sum upgrading between biopsy and radical prostatectomy pathology. Eur Urol 49:820–826
Tan CH, Wei W, Johnson V, Kundra V (2012) Diffusion-weighted MRI in the detection of prostate cancer: meta-analysis. AJR Am J Roentgenol 199:822–829
deSouza NM, Riches SF, Vanas NJ, et al. (2008) Diffusion-weighted magnetic resonance imaging: a potential non-invasive marker of tumour aggressiveness in localized prostate cancer. Clin Radiol 63:774–782
Nagarajan R, Margolis D, Raman S, et al. (2012) MR spectroscopic imaging and diffusion-weighted imaging of prostate cancer with Gleason scores. J Magn Reson Imaging: JMRI 36:697–703
Rosenkrantz AB, Sigmund EE, Johnson G, et al. (2012) Prostate cancer: feasibility and preliminary experience of a diffusional kurtosis model for detection and assessment of aggressiveness of peripheral zone cancer. Radiology 264:126–135
Kitajima K, Takahashi S, Ueno Y, et al. (2013) Do apparent diffusion coefficient (ADC) values obtained using high b-values with a 3-T MRI correlate better than a transrectal ultrasound (TRUS)-guided biopsy with true Gleason scores obtained from radical prostatectomy specimens for patients with prostate cancer? Eur J Radiol 82:1219–1226
Bae H, Yoshida S, Matsuoka Y, et al. (2014) Apparent diffusion coefficient value as a biomarker reflecting morphological and biological features of prostate cancer. Int Urol Nephrol 46:555–561
Itatani R, Namimoto T, Kajihara H, et al. (2014) Triage of low-risk prostate cancer patients with PSA levels 10 ng/ml or less: comparison of apparent diffusion coefficient value and transrectal ultrasound-guided target biopsy. AJR Am J Roentgenol 202:1051–1057
Itatani R, Namimoto T, Yoshimura A, et al. (2014) Clinical utility of the normalized apparent diffusion coefficient for preoperative evaluation of the aggressiveness of prostate cancer. Jpn J Radiol 32:685–691
Lebovici A, Sfrangeu SA, Feier D, et al. (2014) Evaluation of the normal-to-diseased apparent diffusion coefficient ratio as an indicator of prostate cancer aggressiveness. BMC Med Imaging 14:15
Nowak J, Malzahn U, Baur AD, et al. (2014) The value of ADC, T2 signal intensity, and a combination of both parameters to assess Gleason score and primary Gleason grades in patients with known prostate cancer. Acta radiologica (Stockholm, Sweden: 1987) 2014
Tamada T, Kanomata N, Sone T, et al. (2014) High b value (2,000 s/mm2) diffusion-weighted magnetic resonance imaging in prostate cancer at 3 Tesla: comparison with 1,000 s/mm2 for tumor conspicuity and discrimination of aggressiveness. PLoS ONE 9:e96619
Min X, Wang L, Feng Z, et al. (2015) Prostate cancer: the correlation between apparent diffusion coefficient values obtained from high resolution diffusion-weighted imaging and Gleason scores. [Chinese]. Chinese J Radiol (China) 49:191–194
Roethke MC, Kuder TA, Kuru TH, et al. (2015) Evaluation of diffusion kurtosis imaging versus standard diffusion imaging for detection and grading of peripheral zone prostate cancer. Invest Radiol 50:483–489
Wang Q, Li H, Yan X, et al. (2015) Histogram analysis of diffusion kurtosis magnetic resonance imaging in differentiation of pathologic Gleason grade of prostate cancer. Urol Oncol 33:337.e315-324
Chang JH, Lim Joon D, Lee ST, et al. (2014) Diffusion-weighted MRI, 11C-choline PET and 18F-fluorodeoxyglucose PET for predicting the Gleason score in prostate carcinoma. Eur Radiol 24:715–722
Kim TH, Jeong JY, Lee SW, et al. (2015) Diffusion-weighted magnetic resonance imaging for prediction of insignificant prostate cancer in potential candidates for active surveillance. Eur Radiol 25:1786–1792
Chen L, Liu M, Bao J, et al. (2013) The correlation between apparent diffusion coefficient and tumor cellularity in patients: a meta-analysis. PLoS ONE 8:e79008
McInnes MD, Bossuyt PM (2015) Pitfalls of systematic reviews and meta-analyses in imaging research. Radiology 277:13–21
Whiting PF, Rutjes AW, Westwood ME, et al. (2011) QUADAS-2: a revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies. Ann Intern Med 155:529–536
Carter HB, Morrell CH, Pearson JD, et al. (1992) Estimation of prostatic growth using serial prostate-specific antigen measurements in men with and without prostate disease. Cancer Res 52:3323–3328
Schmid HP, McNeal JE, Stamey TA (1993) Observations on the doubling time of prostate cancer. The use of serial prostate-specific antigen in patients with untreated disease as a measure of increasing cancer volume. Cancer 71:2031–2040
Leeflang MM, Deeks JJ, Takwoingi Y, Macaskill P (2013) Cochrane diagnostic test accuracy reviews. Syst Rev 2:82
van Enst WA, Ochodo E, Scholten RJ, Hooft L, Leeflang MM (2014) Investigation of publication bias in meta-analyses of diagnostic test accuracy: a meta-epidemiological study. BMC Med Res Methodol 14:70
Reitsma JB, Glas AS, Rutjes AW, et al. (2005) Bivariate analysis of sensitivity and specificity produces informative summary measures in diagnostic reviews. J Clin Epidemiol 58:982–990
Hanley JA, McNeil BJ (1982) The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology 143:29–36
Harbord RM, Deeks JJ, Egger M, Whiting P, Sterne JA (2007) A unification of models for meta-analysis of diagnostic accuracy studies. Biostatistics 8:239–251
Higgins JP, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG (2003) Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ 327:557–560
DerSimonian R, Laird N (1986) Meta-analysis in clinical trials. Control Clin Trials 7:177–188
Higgins JP, Thompson SG (2002) Quantifying heterogeneity in a meta-analysis. Stat Med 21:1539–1558
Doebler P (2012) mada: Meta-analysis of diagnostic accuracy. https://r-forge.r-project.org/projects/mada/. Accessed 19 Aug 2016
Doebler P, Holling H, Bohning D (2012) A mixed model approach to meta-analysis of diagnostic studies with binary test outcome. Psychol Methods 17:418–436
Siddiqui MM, Rais-Bahrami S, Truong H, et al. (2013) Magnetic resonance imaging/ultrasound-fusion biopsy significantly upgrades prostate cancer versus systematic 12-core transrectal ultrasound biopsy. Eur Urol 64:713–719
Siddiqui MM, Rais-Bahrami S, Turkbey B, et al. (2015) Comparison of MR/ultrasound fusion-guided biopsy with ultrasound-guided biopsy for the diagnosis of prostate cancer. JAMA 313:390–397
Le JD, Stephenson S, Brugger M, et al. (2014) Magnetic resonance imaging-ultrasound fusion biopsy for prediction of final prostate pathology. J Urol 192:1367–1373
Sonn GA, Chang E, Natarajan S, et al. (2014) Value of targeted prostate biopsy using magnetic resonance-ultrasound fusion in men with prior negative biopsy and elevated prostate-specific antigen. Eur Urol 65:809–815
Shariat SF, Karakiewicz PI, Suardi N, Kattan MW (2008) Comparison of nomograms with other methods for predicting outcomes in prostate cancer: a critical analysis of the literature. Clin Cancer Res 14:4400–4407
Metens T, Miranda D, Absil J, Matos C (2012) What is the optimal b value in diffusion-weighted MR imaging to depict prostate cancer at 3T? Eur Radiol 22:703–709
Katahira K, Takahara T, Kwee TC, et al. (2011) Ultra-high-b-value diffusion-weighted MR imaging for the detection of prostate cancer: evaluation in 201 cases with histopathological correlation. Eur Radiol 21:188–196
Rosenkrantz AB, Padhani AR, Chenevert TL, et al. (2015) Body diffusion kurtosis imaging: basic principles, applications, and considerations for clinical practice. J Magn Reson Imaging: JMRI 42:1190–1202
Rosenkrantz AB, Hindman N, Lim RP, et al. (2013) Diffusion-weighted imaging of the prostate: comparison of b1000 and b2000 image sets for index lesion detection. J Magn Reson Imaging: JMRI 38:694–700
Kitajima K, Kaji Y, Kuroda K, Sugimura K (2008) High b-value diffusion-weighted imaging in normal and malignant peripheral zone tissue of the prostate: effect of signal-to-noise ratio. Magn Reson Med Sci: MRMS 7:93–99
Kim CK, Park BK, Kim B (2010) High-b-value diffusion-weighted imaging at 3 T to detect prostate cancer: comparisons between b values of 1,000 and 2,000 s/mm2. AJR Am J Roentgenol 194:W33–W37
Oyama T, Allsbrook WC Jr, Kurokawa K, et al. (2005) A comparison of interobserver reproducibility of Gleason grading of prostatic carcinoma in Japan and the United States. Arch Pathol Lab Med 129(8):1004–1010
De la Taille A, Villefond A, Berger N, et al. (2003) Evaluation of the interobserver reproducibility of Gleason grading of prostatic adenocarcinoma using tissue microarrays. Hum Pathol 34(5):444–449
Allsbrok WC Jr, Mangold KA, Johnson MH, et al. (2001) Interobserver reproducibility of Gleason grading of prostatic carcinoma: urologic pathologists. Hum Pathol 32(1):74–80