<sup>18</sup>F-FDG PET/CT在上皮性卵巢癌复发诊断价值的Meta分析_《中国循证医学杂志》

作者：

胡莎莎 ^1,2 , 王晓燕 ³ ,  刘畅 ^1,2 , 杨丽峰 ³

1. 兰州大学第一医院妇科一病区（兰州 730030）;
2. 甘肃省妇科肿瘤重点实验室（兰州 730030）;
3. 河西学院护理学院（甘肃张掖 734000）;

关键词：

上皮性卵巢癌复发 ¹⁸F-FDG PET/CT 诊断 Meta分析

DOI：

10.7507/1672-2531.202206069

视频：

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摘要 全文 图表 视频 参考文献 施引文献 补充材料

目的系统评价¹⁸F-FDG PET/CT在上皮性卵巢癌治疗后的复发诊断准确性。方法计算机检索PubMed、EMbase、Cochrane Library、Web of Science、CNKI、WanFang Data、VIP和CBM数据库，搜集¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发的临床诊断试验，检索时限均从建库至2023年2月。由2位评价员独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后，采用Meta-Disc 1.4和Stata 15.0软件进行分析。结果共纳入15个研究，包括792例患者。Meta分析结果显示：¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发的敏感度、特异度和曲线下面积分别为0.88［95%CI（0.85，0.90）］，0.80［95%CI（0.75，0.85）］和0.91。亚组分析结果显示：前瞻性研究与回顾性研究的敏感度一致，但前瞻性研究的特异度高于回顾性研究；研究区域位于亚洲的¹⁸F-FDG PET/CT研究在上皮性卵巢癌复发诊断敏感度和特异度高于欧洲/北美洲的研究。结论 ¹⁸F-FDG PET/CT对上皮性卵巢癌复发具有较高的诊断价值。受纳入研究数量和质量限制，上述结论尚需开展更多高质量研究予以验证。

引用本文： 胡莎莎, 王晓燕, 刘畅, 杨丽峰. ¹⁸F-FDG PET/CT在上皮性卵巢癌复发诊断价值的Meta分析. 中国循证医学杂志, 2023, 23(5): 528-533. doi: 10.7507/1672-2531.202206069 复制

卵巢癌作为女性恶性肿瘤发病和死因顺位中均居第八位的妇科恶性肿瘤^[1]，近30年在中国发病率和病死率均呈上升趋势，平均每年分别上升3.85%和3.86%^[2]。上皮性卵巢癌是卵巢癌最常见和死亡率最高的病理类型，约占卵巢恶性肿瘤85%～90%^[3-4]，70%的上皮性卵巢癌患者5年生存率小于30%，预后极差^[5]。尽管手术和一线化疗在一定程度上能够改善上皮性卵巢癌的预后，但仍有70%～80%的患者出现复发。初次化疗结束后6个月内复发的机率为23%，而6个月后复发的比例高达60%^[6]。上皮性卵巢癌的复发是影响患者生存和预后重要的因素。因此，寻求精确诊断上皮性卵巢癌复发的影像学方法成为当前临床急需解决的问题。

近年来，18F-脱氧葡萄糖正电子发射计算机体层显像（fluorine-18 fluorodeoxyglucose, positron emission tomography/computed tomography，¹⁸F-FDG PET/CT）在妇科肿瘤中的诊断与复发评估逐渐引起关注^[7]，该方法具备同时提供机体肿瘤细胞葡萄糖代谢和肿瘤病灶解剖结构信息，且一次成像探测全身转移灶的优势可全面检测肿瘤范围的功能^[8]，因此在上皮性卵巢癌复发诊断方面有明显优势^[9]。目前国际上已有多项关于¹⁸F-FDG PET/CT对上皮性卵巢癌复发的诊断研究，但研究结论不尽一致。因此，本研究系统评价¹⁸F-FDG PET/CT对上皮性卵巢癌复发的诊断准确性，为¹⁸F-FDG PET/CT的临床应用提供参考。

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准

1.1.1 研究类型

诊断性试验。

1.1.2 研究对象

疑似上皮性卵巢癌复发人群。

1.1.3 诊断方法

待检验诊断采用¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发。金标准为病理或临床确诊上皮性卵巢癌复发。

1.1.4 结局指标

合并敏感度（pooled sensitivity，Sen）、合并特异度（pooled specificity，Spe）、合并阳性似然比（pooled positive likelihood ratio，+LR）、合并阴性似然比（pooled negative likelihood ratio，−LR）、合并诊断比值比（pooled diagnosis odds ratio，DOR）和受试者工作特征曲线下面积（area under the curve，AUC）。

1.1.5 排除标准

① 动物实验等基础研究；② 无法获得全文或重复发表的研究；③ 无法直接或间接获得四格表数据；④ 非中、英文文献。

1.2 文献检索策略

计算机检索PubMed、EMbase、Cochrane Library、Web of Science、CNKI、WanFang Data、VIP和CBM数据库，搜集¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发的临床诊断试验。检索时限均从建库至2023年2月。此外，追溯纳入文献的参考文献，以补充获取相关文献。检索采取主题词和自由词相结合的方式。中文检索词包括：18F-FDG PET/CT、卵巢癌、卵巢肿瘤等；英文检索词包括：carcinoma, ovarian epithelial、ovary carcinoma、epithelial carcinoma*, ovarian、epithelial ovarian cancer*、epithelial ovarian carcinoma*、ovarian carcinoma, epithelial、ovarian epithelial carcinomas、ovarian epithelial cancer、fluorodeoxyglucose F18、18F-FDG、fluorine 18 fluorodeoxyglucose、18F Fluorodeoxyglucose、18FDG、18 F-FDG PET CT、2 fluoro 2 deoxy D glucose、2 fluoro 2 deoxyglucos等。

1.3 文献筛选与资料提取

由2位评价员独立筛选文献、提取资料并交叉核对，如遇分歧，则咨询第三方协助判断，缺乏的资料尽量与作者联系予以补充。资料提取内容包括：研究特征（作者、发表年份、年龄、设计类型、样本区域、样本量、诊断性试验结果。

1.4 纳入研究的偏倚风险评价

由2名评价员独立采用QUADAS-2工具评价纳入研究的偏倚风险。如遇分歧，讨论解决，或咨询第三方协助判断。

1.5 统计分析

采用Meta-Disc 1.4和Stata 15.0软件进行Meta分析。Spearman相关系数用于探讨是否存在阈值效应，I²统计量探讨是否存在非阈值效应所致异质性，若I²>50%或P<0.01则代表纳入研究间异质性显著，通过Meta回归和亚组分析探索异质性来源。在排除明显的临床异质性后，使用随机效应模型进行处理。采用逐一排除方法对研究结果进行敏感性分析。绘制Deek’s漏斗图，评价纳入研究的发表偏倚。

2 结果

2.1 文献筛选流程及结果

初检出相关文献844篇，包括PubMed（n=86）、EMbase（n=459）、Cochrane Library（n=3）、Web of Science（n=255）、CBM（n=2）、WanFang Data（n=22）、VIP（n=3）和CNKI（n=14）。经逐层筛选后，最终纳入15个研究^[10-22]，包括792例患者。

2.2 纳入研究的基本特征与偏倚风险评价结果

纳入研究的基本特征见表1，偏倚风险评价结果见表2。

表1 纳入研究的基本特征

表选项

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作者	设计类型	研究国家	年龄（岁）	复发人数	总病例数	TP	FP	FN	TN
Nawi 2021^[10]	前瞻性研究	马来西亚	16～73	17	43	16	2	1	24
西尔艾力2020^[11]	回顾性研究	中国	52±8	55	65	51	4	2	8
Vallius 2018^[12]	前瞻性研究	芬兰	50～80	10	29	7	4	3	15
Lee 2018^[13]	回顾性研究	韩国	17～76	65	72	64	8	1	0
李敏2017^[14]	回顾性研究	中国	33～72	51	61	49	4	2	6
Kim 2017^[15]	前瞻性研究	韩国	42～75	5	13	4	0	1	8
Ghosh 2013^[16]	回顾性研究	印度	40～75	15	16	15	0	0	1
Antunovic 2012^[17]	回顾性研究	意大利	57±11	97	121	80	3	21	17
Chung 2012^[18]	回顾性研究	韩国	35～80	20	55	22	10	6	17
奚嘉婧2011^[19]	回顾性研究	中国	29～73	34	52	31	4	3	14
Nasu 2011^[20]	回顾性研究	日本	32～78	15	19	18	0	4	8
García 2007^[21]	回顾性研究	加拿大	49～63	80	92	80	7	12	26
Murakami 2006^[22]	前瞻性研究	日本	35～76	46	90	42	0	4	44
万卫星2005^[23]	回顾性研究	中国	51±10	24	33	21	5	3	4
Cho 2002^[24]	回顾性研究	韩国	17～70	16	31	7	0	9	15
TP：真阳性；FP：假阳性；FN：假阴性；TN：真阴性。

表2 纳入研究的偏倚风险评价结果

表选项

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纳入研究	偏倚风险评估		适用性
Nawi 2021^[10]	L	U	U	H		H	L	L
西尔艾力2020^[11]	L	U	H	U	L	L	L
Vallius 2018^[12]	H	U	H	U	L	L	L
Lee 2018^[13]	H	H	H	U	L	L	L
李敏2017^[14]	H	U	H	U	H	L	L
Kim 2017^[15]	L	U	H	U	L	L	L
Ghosh 2013^[16]	L	U	U	U	L	L	U
Antunovic 2012^[17]	H	U	U	U	L	L	L
Chung 2012^[18]	H	U	U	U	L	L	L
奚嘉婧2011^[19]	H	H	H	U	L	L	L
Nasu 2011^[20]	U	U	U	U	L	L	L
García 2007^[21]	H	U	U	U	L	L	L
Murakami 2006^[22]	H	U	U	U	L	L	L
万卫星2005^[23]	H	U	U	U	L	L	L
Cho 2002^[24]	H	L	U	U	L	L	L
L：低风险；U：不清楚；H：高风险。

2.3 Meta分析结果

2.3.1 阈值效应与异质性

经Spearman相关分析，¹⁸F-FDG PET/CT对上皮性卵巢癌复发转移诊断的灵敏度对数与（1−特异度）对数之间的相关系数为−0.7（P>0.05），表明本研究不存在阈值效应。异质性结果显示，纳入的15个研究的Sen（P<0.01，I²=74%）、Spe（P<0.01，I²=81.6%）、PLR（P<0.01，I²=94.6%）和NLR（P<0.01，I²=65.8%）均存在较高异质性。通过Meta回归、亚组分析和敏感性分析探讨非阈值效应引起的异质性。

2.3.2 Meta回归与亚组分析

以Meta回归分析纳入研究间异质性的来源，自变量选择为研究设计、发表年份、样本量和研究区域。结果显示，研究区域对本研究敏感度结果的异质性具有统计学意义（P<0.05），研究设计对本研究特异度结果的异质性具有统计学意义（P<0.05），说明研究区域和研究设计是本研究的潜在异质性来源。以研究设计、发表年份、样本量和研究区域进行亚组分析，结果显示，前瞻性研究与回顾性研究的敏感度一致，但前瞻性研究的特异度高于回顾性研究；研究区域位于亚洲的¹⁸F-FDG PET/CT研究在上皮性卵巢癌复发诊断敏感度和特异度高于欧洲/北美洲的研究（表3）。

表3 亚组分析结果

表选项

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亚组	纳入研究数	敏感度	P 值	特异度	P 值
研究设计
回顾性研究	11^{[11,13-14,16-21,23-24]}	0.89（0.83，0.95）	0.39	0.73（0.53，0.92）	0.05
前瞻性研究	4^{[10,12,15,22]}	0.89（0.77，1.00）	0.95（0.88，1.00）
研究区域
欧洲/北美洲	3^[12,17,21]	0.82（0.66，0.98）	0.05	0.83（0.48，1.00）	0.77
亚洲	12^{[10-11,13-16,18-20,22-24]}	0.90（0.85，0.96）	0.86（0.68，1.00）
发表年份
2002—2012年	8^[17-24]	0.83（0.75，0.91）	0.81	0.90（0.77，1.00）	0.34
2013—2022年	7^[10-16]	0.95（0.90，0.99）	0.74（0.44，1.00）
样本量（例）
≥50	8^{[11,13-14,17-19,21-22]}	0.92（0.86，0.97）	0.63	0.72（0.46，0.98）	0.18
<50	7^{[10,12,15-16,20,23-24]}	0.83（0.71，0.94）	0.85（0.82，1.00）

2.3.3 合并效应量

随机效应模型Meta分析结果显示：¹⁸F-FDG PET/CT对上皮性卵巢癌复发的Sen为0.88［95%CI（0.85，0.90）］；Spe为0.80［95%CI（0.75，0.85）］；PLR为4.37［95%CI（1.85，10.33）］；NLR为0.20［95%CI（0.13，0.30）］；合并DOR为24.16［95%CI（12.97，45.00）］。绘制受试者工作特征曲线，并获得AUC和Q值分别为0.91和0.8，表明有较高的诊断效能。

2.4 敏感性分析

采用逐一剔除单个研究的方法进行敏感性分析，结果未见明显变化，提示结果较稳健。

2.5 发表偏倚检验

Deek’s检验结果显示，斜率系数P=0.34，提示¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发转移的研究存在发表偏倚的可能性较小。

3 讨论

本研究纳入15个¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发的研究，结果显示，¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发合并灵敏度和特异度为88%和80%，¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发合并诊断比值比为24.16，表明其诊断准确率较好；¹⁸F-FDG PET/CT评估上皮性卵巢癌复发的受试者工作特征曲线的AUC为0.91，提示其诊断效能较高。此外，基于样本量、发表年限、研究设计和研究区域进行的Meta回归分析和亚组分析结果显示，¹⁸F-FDG PET/CT评估上皮性卵巢癌复发的诊断研究异质性来源于研究设计和研究区域。由于纳入研究有限，无法对¹⁸F-FDG PET/CT使用的标准阈值、¹⁸F示踪剂剂量、肿瘤分期等进行亚组分析，但不排除他们也可能导致异质性。

根据结果显示，¹⁸F-FDG PET/CT的漏诊率和误诊率分别为12%和20%，提示¹⁸F-FDG PET/CT诊断存在一定的漏诊和误诊。查阅相关文献并结合临床经验，导致误诊的常见原因之一是感染或炎症^[10,13]。炎症区激活的巨噬细胞或肉芽组织等抗炎细胞强烈吸收示踪剂¹⁸F-FDG，导致活动性炎症病变或脓肿可能被错误地认为是恶性肿瘤。其他原因包括手术后变化、化疗后变化或输尿管淤积、动脉粥样硬化斑块、肠蠕动引起的错位、膀胱充盈或憩室炎等。此外，一些良性妇科疾病也可能导致¹⁸F-FDG PET/CT结果出现假阳性^[25]，这些疾病包括子宫内膜和滤泡囊肿、功能性黄体囊肿、输卵管卵巢炎、纤维瘤、囊腺纤维瘤、畸胎瘤、皮样囊肿、子宫内膜异位症、输卵管卵巢脓肿、良性脑膜瘤和神经鞘瘤等疾病。导致漏诊的常见原因一是病变位置距离膀胱太近，因为膀胱中含有高浓度的¹⁸F-FDG，可能会与尿液分泌物相混淆^[26]；二是病灶呈低代谢状态时的分辨率低^[27]。因此，临床上除了考虑造成漏诊与误诊的原因，也要考虑联合血清肿瘤标志物检测，降低漏诊率与误诊率。单一使用血清肿瘤标志物检测容易出现假阳性，但将CA 125、HE 4联合¹⁸F-FDG PET/CT诊断卵巢癌的复发时，敏感度提高至98%~100%^[11,28]，将CA 125联合¹⁸F-FDG PET/CT诊断卵巢癌的复发时，特异度提高至91.8%^[14]。因此，建议诊断上皮性卵巢癌的复发时使用¹⁸F-FDG PET/CT联合血清肿瘤标志物检测。

早诊断、早治疗对提高上皮性卵巢癌患者的生存率及延长患者生存时间至关重要。目前上皮性卵巢癌复发诊断临床上的金标准是影像学检查和组织病理学检查。影像学检查诊断缺乏特异性，对卵巢肿瘤定性困难，病理组织学检查是恶性肿瘤诊断的金标准，但由于其侵袭性和成本高，在癌症诊断中并未作为首选。常用的影像学检查包括超声、CT和MRI检查。超声具有简便、安全等特点，但容易受到检查者体形、腹腔积液、腹壁厚薄的影响导致漏诊等。CT和MRI检查对病灶进行准确定位、测量、评估疗效等方面提供有效的参考，但CT和MRI检查对于病灶的检出程度与病灶的大小成正比，当病灶大于5～10 mm时，显像可见性才会越好。若盆腔内的复发灶直径小于1 cm时，假阴性率会增高。且由于容易受肠道和泌尿系统生理性显影的影响，CT和MRI鉴别诊断腹盆腔病变和肿瘤复发上也会存在一定困难^[29-30]，因而普通影像学检查不宜作为诊断上皮性卵巢癌复发的最主要检查。

对上皮性卵巢肿瘤显像采用¹⁸F-FDG做示踪剂，其分子结构进入体内后被细胞通过葡萄糖转运机制摄取，保留在细胞内不会被代谢，显像后的上皮性卵巢癌组织葡萄糖代谢率较正常组织明显增高，故与其他影像学检查相比较，¹⁸F-FDG PET/CT可更精确地显示病灶处显像剂摄取聚集浓度及对显像剂的代谢及肿瘤复发情况^[31]。同时，由于卵巢位于盆腔内的位置较低，PET和CT图像融合误差小，显像过程中受呼吸运动的干扰较小，所以¹⁸F-FDG PET/CT显像在诊断卵巢癌转移灶方面优于其他影像学检查^[32-34]。相关研究也证明使用¹⁸F-FDG PET/CT对可疑上皮性卵巢癌的复发诊断价值均高于常规影像学检查^[11,17]。

本研究的局限性：① 本研究纳入的研究类型多数为回顾性研究；② 纳入研究随访时间不同，且仅有3个研究涉及到¹⁸F-FDG PET/CT使用的标准阈值，导致可能存在异质性。

综上所述，¹⁸F-FDG PET/CT对诊断上皮性卵巢癌复发具有较高的诊断价值和效能，可作为上皮性卵巢癌复发诊断的有效影像学方法。受纳入研究数量和质量限制，上述结论尚需开展更多高质量研究予以验证。

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准

1.1.1 研究类型

诊断性试验。

1.1.2 研究对象

疑似上皮性卵巢癌复发人群。

1.1.3 诊断方法

待检验诊断采用¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发。金标准为病理或临床确诊上皮性卵巢癌复发。

1.1.4 结局指标

1.1.5 排除标准

① 动物实验等基础研究；② 无法获得全文或重复发表的研究；③ 无法直接或间接获得四格表数据；④ 非中、英文文献。

1.2 文献检索策略

1.3 文献筛选与资料提取

1.4 纳入研究的偏倚风险评价

由2名评价员独立采用QUADAS-2工具评价纳入研究的偏倚风险。如遇分歧，讨论解决，或咨询第三方协助判断。

1.5 统计分析

2 结果

2.1 文献筛选流程及结果

2.2 纳入研究的基本特征与偏倚风险评价结果

纳入研究的基本特征见表1，偏倚风险评价结果见表2。

表1 纳入研究的基本特征

表选项

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作者	设计类型	研究国家	年龄（岁）	复发人数	总病例数	TP	FP	FN	TN
Nawi 2021^[10]	前瞻性研究	马来西亚	16～73	17	43	16	2	1	24
西尔艾力2020^[11]	回顾性研究	中国	52±8	55	65	51	4	2	8
Vallius 2018^[12]	前瞻性研究	芬兰	50～80	10	29	7	4	3	15
Lee 2018^[13]	回顾性研究	韩国	17～76	65	72	64	8	1	0
李敏2017^[14]	回顾性研究	中国	33～72	51	61	49	4	2	6
Kim 2017^[15]	前瞻性研究	韩国	42～75	5	13	4	0	1	8
Ghosh 2013^[16]	回顾性研究	印度	40～75	15	16	15	0	0	1
Antunovic 2012^[17]	回顾性研究	意大利	57±11	97	121	80	3	21	17
Chung 2012^[18]	回顾性研究	韩国	35～80	20	55	22	10	6	17
奚嘉婧2011^[19]	回顾性研究	中国	29～73	34	52	31	4	3	14
Nasu 2011^[20]	回顾性研究	日本	32～78	15	19	18	0	4	8
García 2007^[21]	回顾性研究	加拿大	49～63	80	92	80	7	12	26
Murakami 2006^[22]	前瞻性研究	日本	35～76	46	90	42	0	4	44
万卫星2005^[23]	回顾性研究	中国	51±10	24	33	21	5	3	4
Cho 2002^[24]	回顾性研究	韩国	17～70	16	31	7	0	9	15
TP：真阳性；FP：假阳性；FN：假阴性；TN：真阴性。

表2 纳入研究的偏倚风险评价结果

表选项

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纳入研究	偏倚风险评估		适用性
Nawi 2021^[10]	L	U	U	H		H	L	L
西尔艾力2020^[11]	L	U	H	U	L	L	L
Vallius 2018^[12]	H	U	H	U	L	L	L
Lee 2018^[13]	H	H	H	U	L	L	L
李敏2017^[14]	H	U	H	U	H	L	L
Kim 2017^[15]	L	U	H	U	L	L	L
Ghosh 2013^[16]	L	U	U	U	L	L	U
Antunovic 2012^[17]	H	U	U	U	L	L	L
Chung 2012^[18]	H	U	U	U	L	L	L
奚嘉婧2011^[19]	H	H	H	U	L	L	L
Nasu 2011^[20]	U	U	U	U	L	L	L
García 2007^[21]	H	U	U	U	L	L	L
Murakami 2006^[22]	H	U	U	U	L	L	L
万卫星2005^[23]	H	U	U	U	L	L	L
Cho 2002^[24]	H	L	U	U	L	L	L
L：低风险；U：不清楚；H：高风险。

2.3 Meta分析结果

2.3.1 阈值效应与异质性

2.3.2 Meta回归与亚组分析

表3 亚组分析结果

表选项

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亚组	纳入研究数	敏感度	P 值	特异度	P 值
研究设计
回顾性研究	11^{[11,13-14,16-21,23-24]}	0.89（0.83，0.95）	0.39	0.73（0.53，0.92）	0.05
前瞻性研究	4^{[10,12,15,22]}	0.89（0.77，1.00）	0.95（0.88，1.00）
研究区域
欧洲/北美洲	3^[12,17,21]	0.82（0.66，0.98）	0.05	0.83（0.48，1.00）	0.77
亚洲	12^{[10-11,13-16,18-20,22-24]}	0.90（0.85，0.96）	0.86（0.68，1.00）
发表年份
2002—2012年	8^[17-24]	0.83（0.75，0.91）	0.81	0.90（0.77，1.00）	0.34
2013—2022年	7^[10-16]	0.95（0.90，0.99）	0.74（0.44，1.00）
样本量（例）
≥50	8^{[11,13-14,17-19,21-22]}	0.92（0.86，0.97）	0.63	0.72（0.46，0.98）	0.18
<50	7^{[10,12,15-16,20,23-24]}	0.83（0.71，0.94）	0.85（0.82，1.00）

2.3.3 合并效应量

2.4 敏感性分析

采用逐一剔除单个研究的方法进行敏感性分析，结果未见明显变化，提示结果较稳健。

2.5 发表偏倚检验

Deek’s检验结果显示，斜率系数P=0.34，提示¹⁸F-FDG PET/CT诊断上皮性卵巢癌复发转移的研究存在发表偏倚的可能性较小。

3 讨论

表1 纳入研究的基本特征

作者	设计类型	研究国家	年龄（岁）	复发人数	总病例数	TP	FP	FN	TN
Nawi 2021^[10]	前瞻性研究	马来西亚	16～73	17	43	16	2	1	24
西尔艾力2020^[11]	回顾性研究	中国	52±8	55	65	51	4	2	8
Vallius 2018^[12]	前瞻性研究	芬兰	50～80	10	29	7	4	3	15
Lee 2018^[13]	回顾性研究	韩国	17～76	65	72	64	8	1	0
李敏2017^[14]	回顾性研究	中国	33～72	51	61	49	4	2	6
Kim 2017^[15]	前瞻性研究	韩国	42～75	5	13	4	0	1	8
Ghosh 2013^[16]	回顾性研究	印度	40～75	15	16	15	0	0	1
Antunovic 2012^[17]	回顾性研究	意大利	57±11	97	121	80	3	21	17
Chung 2012^[18]	回顾性研究	韩国	35～80	20	55	22	10	6	17
奚嘉婧2011^[19]	回顾性研究	中国	29～73	34	52	31	4	3	14
Nasu 2011^[20]	回顾性研究	日本	32～78	15	19	18	0	4	8
García 2007^[21]	回顾性研究	加拿大	49～63	80	92	80	7	12	26
Murakami 2006^[22]	前瞻性研究	日本	35～76	46	90	42	0	4	44
万卫星2005^[23]	回顾性研究	中国	51±10	24	33	21	5	3	4
Cho 2002^[24]	回顾性研究	韩国	17～70	16	31	7	0	9	15
TP：真阳性；FP：假阳性；FN：假阴性；TN：真阴性。

表选项

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表2 纳入研究的偏倚风险评价结果

纳入研究	偏倚风险评估		适用性
Nawi 2021^[10]	L	U	U	H		H	L	L
西尔艾力2020^[11]	L	U	H	U	L	L	L
Vallius 2018^[12]	H	U	H	U	L	L	L
Lee 2018^[13]	H	H	H	U	L	L	L
李敏2017^[14]	H	U	H	U	H	L	L
Kim 2017^[15]	L	U	H	U	L	L	L
Ghosh 2013^[16]	L	U	U	U	L	L	U
Antunovic 2012^[17]	H	U	U	U	L	L	L
Chung 2012^[18]	H	U	U	U	L	L	L
奚嘉婧2011^[19]	H	H	H	U	L	L	L
Nasu 2011^[20]	U	U	U	U	L	L	L
García 2007^[21]	H	U	U	U	L	L	L
Murakami 2006^[22]	H	U	U	U	L	L	L
万卫星2005^[23]	H	U	U	U	L	L	L
Cho 2002^[24]	H	L	U	U	L	L	L
L：低风险；U：不清楚；H：高风险。

表选项

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表3 亚组分析结果

亚组	纳入研究数	敏感度	P 值	特异度	P 值
研究设计
回顾性研究	11^{[11,13-14,16-21,23-24]}	0.89（0.83，0.95）	0.39	0.73（0.53，0.92）	0.05
前瞻性研究	4^{[10,12,15,22]}	0.89（0.77，1.00）	0.95（0.88，1.00）
研究区域
欧洲/北美洲	3^[12,17,21]	0.82（0.66，0.98）	0.05	0.83（0.48，1.00）	0.77
亚洲	12^{[10-11,13-16,18-20,22-24]}	0.90（0.85，0.96）	0.86（0.68，1.00）
发表年份
2002—2012年	8^[17-24]	0.83（0.75，0.91）	0.81	0.90（0.77，1.00）	0.34
2013—2022年	7^[10-16]	0.95（0.90，0.99）	0.74（0.44，1.00）
样本量（例）
≥50	8^{[11,13-14,17-19,21-22]}	0.92（0.86，0.97）	0.63	0.72（0.46，0.98）	0.18
<50	7^{[10,12,15-16,20,23-24]}	0.83（0.71，0.94）	0.85（0.82，1.00）

表选项

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1.	Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin, 2021, 71(3): 209-249.
2.	徐杰茹, 陈磊, 张敏, 等. 1990—2019年中国卵巢癌发病与死亡趋势及其年龄-时期-队列模型分析. 中国肿瘤, 2022, 31(4): 276-283.
3.	Perrone AM, Girolimetti G, Procaccini M, et al. Potential for mitochondrial DNA sequencing in the differential diagnosis of gynaecological malignancies. Int J Mol Sci, 2018, 19(7): 2048.
4.	The Cancer Genome Atlas Research Network. Integrated genomic analysis of ovarian carcinoma. Nature, 2011, 474: 609-615.
5.	Colombo N, Lorusso D, Scollo P. Impact of recurrence of ovarian cancer on quality of life and outlook for the future. Int J Gynecol Cancer, 2017, 27(6): 1134-1140.
6.	du Bois A, Reuss A, Pujade-Lauraine E, et al. Role of surgical outcome as prognostic factor in advanced epithelial ovarian cancer: a combined exploratory analysis of 3 prospectively randomized phase 3 multicenter trials: by the Arbeitsgemeinschaft Gynaekologische Onkologie Studiengruppe Ovarialkarzinom (AGO-OVAR) and the Groupe d'Investigateurs Nationaux Pour les Etudes des Cancers de l'Ovaire (GINECO). Cancer, 2009, 115(6): 1234-1244.
7.	Vahidfar N, Farzanefar S, Ahmadzadehfar H, et al. A review of nuclear medicine approaches in the diagnosis and the treatment of gynecological malignancies. Cancers (Basel), 2022, 14(7): 1779.
8.	Slart RHJA, Writing group, Reviewer group, et al. FDG-PET/CT(A) imaging in large vessel vasculitis and polymyalgia rheumatica: joint procedural recommendation of the EANM, SNMMI, and the PET Interest Group (PIG), and endorsed by the ASNC. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2018, 45(7): 1250-1269.
9.	Liu S, Feng Z, Wen H, et al. 18F-FDG PET/CT can predict chemosensitivity and proliferation of epithelial ovarian cancer via SUVmax value. Jpn J Radiol, 2018, 36(9): 544-550.
10.	Nawi NM, Mohamad I, Khader M, et al. Diagnostic accuracy of 18F-FDG PET/CT in the evaluation of recurrent ovarian cancer. Bangladesh J Medical Sci, 2021, 20(2): 302-312.
11.	西尔艾力·吾门尔, 赵艳萍. (18)F-FDGPET/CT显像联合CA125及HE4在上皮性卵巢癌患者术后复发/转移诊断中的价值. 分子影像学杂志, 2020, 43(1): 70-75.
12.	Vallius T, Hynninen J, Kemppainen J, et al. 18F-FDG-PET/CT based total metabolic tumor volume change during neoadjuvant chemotherapy predicts outcome in advanced epithelial ovarian cancer. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2018, 45(7): 1224-1232.
13.	Lee YJ, Kim YM, Jung PS, et al. Diagnostic value of integrated ¹⁸F-fluoro-2-deoxyglucose positron emission tomography/computed tomography in recurrent epithelial ovarian cancer: accuracy of patient selection for secondary cytoreduction in 134 patients. J Gynecol Oncol, 2018, 29(3): e36.
14.	李敏, 李绪清, 颜士杰, 等. (18)F-脱氧葡萄糖PET/CT联合CA125在诊断卵巢癌复发转移中的应用价值. 重庆医科大学学报, 2017, 42(12): 1635-1638.
15.	Kim TH, Kim J, Kang YK, et al. Identification of metabolic biomarkers using serial 18F-FDG PET/CT for prediction of recurrence in advanced epithelial ovarian cancer. Transl Oncol, 2017, 10(3): 297-303.
16.	Ghosh J, Thulkar S, Kumar R, et al. Role of FDG PET-CT in asymptomatic epithelial ovarian cancer with rising serum CA-125: a pilot study. Natl Med J India, 2013, 26(6): 327-331.
17.	Antunovic L, Cimitan M, Borsatti E, et al. Revisiting the clinical value of 18F-FDG PET/CT in detection of recurrent epithelial ovarian carcinomas: correlation with histology, serum CA-125 assay, and conventional radiological modalities. Clin Nucl Med, 2012, 37(8): e184-e188.
18.	Chung HH, Kwon HW, Kang KW, et al. PreoperativeFDG PET/CT predicts recurrence in patients with epithelial ovarian cancer. J Gynecol Oncol, 2012, 23(1): 28-34.
19.	奚嘉婧, 兰晓莉, 曹国祥, 等. ¹⁸F-FDG PET/CT显像在上皮性卵巢癌术后随访中的应用价值及对临床决策的影响. 中国医学影像技术, 2011, 27(7): 1451-1454.
20.	Nasu K, Abe W, Takai N, et al. Impact of positron emission tomography/computed tomography in the management of patients with epithelial ovarian carcinoma after treatment. Arch Gynecol Obstet, 2011, 283(5): 1121-1126.
21.	García-Velloso MJ, Jurado M, Ceamanos C, et al. Diagnostic accuracy of FDG PET in the follow-up of platinum-sensitive epithelial ovarian carcinoma. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2007, 34(9): 1396-1405.
22.	Murakami M, Miyamoto T, Iida T, et al. Whole-body positron emission tomography and tumor marker CA125 for detection of recurrence in epithelial ovarian cancer. Int J Gynecol Cancer, 2006, 16(Suppl 1): 99-107.
23.	万卫星, 尤徐阳, 陆燕君, 等. ~(18)F-FDG符合线路显像在卵巢上皮性癌术后监测中的价值. 中华核医学杂志, 2005, (5): 22-25.
24.	Cho SM, Ha HK, Byun JY, et al. Usefulness of FDG PET for assessment of early recurrent epithelial ovarian cancer. AJR Am J Roentgenol, 2002, 179(2): 391-395.
25.	Lerman H, Metser U, Grisaru D, et al. Normal and abnormal 18F-FDG endometrial and ovarian uptake in pre- and postmenopausal patients: assessment by PET/CT. J Nucl Med, 2004, 45(2): 266-271.
26.	Anjos DA, Etchebehere EC, Ramos CD, et al. 18F-FDG PET/CT delayed images after diuretic for restaging invasive bladder cancer. J Nucl Med, 2007, 48(5): 764-770.
27.	Nakamoto Y, Saga T, Fujii S. Positron emission tomography application for gynecologic tumors. Int J Gynecol Cancer, 2005, 15(5): 701-709.
28.	Sun J, Cui XW, Li YS, et al. The value of 18F-FDG PET/CT imaging combined with detection of CA125 and HE4 in the diagnosis of recurrence and metastasis of ovarian cancer. Eur Rev Med Pharmacol Sci, 2020, 24(13): 7276-7283.
29.	Castellucci P, Perrone AM, Picchio M, et al. Diagnostic accuracy of 18F-FDG PET/CT in characterizing ovarian lesions and staging ovarian cancer: correlation with transvaginal ultrasonography, computed tomography, and histology. Nucl Med Commun, 2007, 28(8): 589-595.
30.	Yuan Y, Gu ZX, Tao XF, et al. Computer tomography, magnetic resonance imaging, and positron emission tomography or positron emission tomography/computer tomography for detection of metastatic lymph nodes in patients with ovarian cancer: a meta-analysis. Eur J Radiol, 2012, 81(5): 1002-1006.
31.	郭佳, 陈跃. 18F-FDGPET/CT显像监测卵巢癌患者术后复发/转移的临床价值分析. 山东医药, 2011, 51(3): 55-56.
32.	Vargas HA, Burger IA, Goldman DA, et al. Volume-based quantitative FDG PET/CT metrics and their association with optimal debulking and progression-free survival in patients with recurrent ovarian cancer undergoing secondary cytoreductive surgery. Eur Radiol, 2015, 25(11): 3348-3353.
33.	Yamamoto M, Tsujikawa T, Fujita Y, et al. Metabolic tumor burden predicts prognosis of ovarian cancer patients who receive platinum-based adjuvant chemotherapy. Cancer Sci, 2016, 107(4): 478-485.
34.	Bono Y, Mizumoto Y, Nakamura M, et al. FDG-PET-positive ovarian thecoma with GLUT5 expression: five cases. J Obstet Gynaecol Res, 2017, 43(3): 599-603.

1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin, 2021, 71(3): 209-249.
2. 徐杰茹, 陈磊, 张敏, 等. 1990—2019年中国卵巢癌发病与死亡趋势及其年龄-时期-队列模型分析. 中国肿瘤, 2022, 31(4): 276-283.
3. Perrone AM, Girolimetti G, Procaccini M, et al. Potential for mitochondrial DNA sequencing in the differential diagnosis of gynaecological malignancies. Int J Mol Sci, 2018, 19(7): 2048.
4. The Cancer Genome Atlas Research Network. Integrated genomic analysis of ovarian carcinoma. Nature, 2011, 474: 609-615.
5. Colombo N, Lorusso D, Scollo P. Impact of recurrence of ovarian cancer on quality of life and outlook for the future. Int J Gynecol Cancer, 2017, 27(6): 1134-1140.
6. du Bois A, Reuss A, Pujade-Lauraine E, et al. Role of surgical outcome as prognostic factor in advanced epithelial ovarian cancer: a combined exploratory analysis of 3 prospectively randomized phase 3 multicenter trials: by the Arbeitsgemeinschaft Gynaekologische Onkologie Studiengruppe Ovarialkarzinom (AGO-OVAR) and the Groupe d'Investigateurs Nationaux Pour les Etudes des Cancers de l'Ovaire (GINECO). Cancer, 2009, 115(6): 1234-1244.
7. Vahidfar N, Farzanefar S, Ahmadzadehfar H, et al. A review of nuclear medicine approaches in the diagnosis and the treatment of gynecological malignancies. Cancers (Basel), 2022, 14(7): 1779.
8. Slart RHJA, Writing group, Reviewer group, et al. FDG-PET/CT(A) imaging in large vessel vasculitis and polymyalgia rheumatica: joint procedural recommendation of the EANM, SNMMI, and the PET Interest Group (PIG), and endorsed by the ASNC. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2018, 45(7): 1250-1269.
9. Liu S, Feng Z, Wen H, et al. 18F-FDG PET/CT can predict chemosensitivity and proliferation of epithelial ovarian cancer via SUVmax value. Jpn J Radiol, 2018, 36(9): 544-550.
10. Nawi NM, Mohamad I, Khader M, et al. Diagnostic accuracy of 18F-FDG PET/CT in the evaluation of recurrent ovarian cancer. Bangladesh J Medical Sci, 2021, 20(2): 302-312.
11. 西尔艾力·吾门尔, 赵艳萍. (18)F-FDGPET/CT显像联合CA125及HE4在上皮性卵巢癌患者术后复发/转移诊断中的价值. 分子影像学杂志, 2020, 43(1): 70-75.
12. Vallius T, Hynninen J, Kemppainen J, et al. 18F-FDG-PET/CT based total metabolic tumor volume change during neoadjuvant chemotherapy predicts outcome in advanced epithelial ovarian cancer. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2018, 45(7): 1224-1232.
13. Lee YJ, Kim YM, Jung PS, et al. Diagnostic value of integrated ¹⁸F-fluoro-2-deoxyglucose positron emission tomography/computed tomography in recurrent epithelial ovarian cancer: accuracy of patient selection for secondary cytoreduction in 134 patients. J Gynecol Oncol, 2018, 29(3): e36.
14. 李敏, 李绪清, 颜士杰, 等. (18)F-脱氧葡萄糖PET/CT联合CA125在诊断卵巢癌复发转移中的应用价值. 重庆医科大学学报, 2017, 42(12): 1635-1638.
15. Kim TH, Kim J, Kang YK, et al. Identification of metabolic biomarkers using serial 18F-FDG PET/CT for prediction of recurrence in advanced epithelial ovarian cancer. Transl Oncol, 2017, 10(3): 297-303.
16. Ghosh J, Thulkar S, Kumar R, et al. Role of FDG PET-CT in asymptomatic epithelial ovarian cancer with rising serum CA-125: a pilot study. Natl Med J India, 2013, 26(6): 327-331.
17. Antunovic L, Cimitan M, Borsatti E, et al. Revisiting the clinical value of 18F-FDG PET/CT in detection of recurrent epithelial ovarian carcinomas: correlation with histology, serum CA-125 assay, and conventional radiological modalities. Clin Nucl Med, 2012, 37(8): e184-e188.
18. Chung HH, Kwon HW, Kang KW, et al. PreoperativeFDG PET/CT predicts recurrence in patients with epithelial ovarian cancer. J Gynecol Oncol, 2012, 23(1): 28-34.
19. 奚嘉婧, 兰晓莉, 曹国祥, 等. ¹⁸F-FDG PET/CT显像在上皮性卵巢癌术后随访中的应用价值及对临床决策的影响. 中国医学影像技术, 2011, 27(7): 1451-1454.
20. Nasu K, Abe W, Takai N, et al. Impact of positron emission tomography/computed tomography in the management of patients with epithelial ovarian carcinoma after treatment. Arch Gynecol Obstet, 2011, 283(5): 1121-1126.
21. García-Velloso MJ, Jurado M, Ceamanos C, et al. Diagnostic accuracy of FDG PET in the follow-up of platinum-sensitive epithelial ovarian carcinoma. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2007, 34(9): 1396-1405.
22. Murakami M, Miyamoto T, Iida T, et al. Whole-body positron emission tomography and tumor marker CA125 for detection of recurrence in epithelial ovarian cancer. Int J Gynecol Cancer, 2006, 16(Suppl 1): 99-107.
23. 万卫星, 尤徐阳, 陆燕君, 等. ~(18)F-FDG符合线路显像在卵巢上皮性癌术后监测中的价值. 中华核医学杂志, 2005, (5): 22-25.
24. Cho SM, Ha HK, Byun JY, et al. Usefulness of FDG PET for assessment of early recurrent epithelial ovarian cancer. AJR Am J Roentgenol, 2002, 179(2): 391-395.
25. Lerman H, Metser U, Grisaru D, et al. Normal and abnormal 18F-FDG endometrial and ovarian uptake in pre- and postmenopausal patients: assessment by PET/CT. J Nucl Med, 2004, 45(2): 266-271.
26. Anjos DA, Etchebehere EC, Ramos CD, et al. 18F-FDG PET/CT delayed images after diuretic for restaging invasive bladder cancer. J Nucl Med, 2007, 48(5): 764-770.
27. Nakamoto Y, Saga T, Fujii S. Positron emission tomography application for gynecologic tumors. Int J Gynecol Cancer, 2005, 15(5): 701-709.
28. Sun J, Cui XW, Li YS, et al. The value of 18F-FDG PET/CT imaging combined with detection of CA125 and HE4 in the diagnosis of recurrence and metastasis of ovarian cancer. Eur Rev Med Pharmacol Sci, 2020, 24(13): 7276-7283.
29. Castellucci P, Perrone AM, Picchio M, et al. Diagnostic accuracy of 18F-FDG PET/CT in characterizing ovarian lesions and staging ovarian cancer: correlation with transvaginal ultrasonography, computed tomography, and histology. Nucl Med Commun, 2007, 28(8): 589-595.
30. Yuan Y, Gu ZX, Tao XF, et al. Computer tomography, magnetic resonance imaging, and positron emission tomography or positron emission tomography/computer tomography for detection of metastatic lymph nodes in patients with ovarian cancer: a meta-analysis. Eur J Radiol, 2012, 81(5): 1002-1006.
31. 郭佳, 陈跃. 18F-FDGPET/CT显像监测卵巢癌患者术后复发/转移的临床价值分析. 山东医药, 2011, 51(3): 55-56.
32. Vargas HA, Burger IA, Goldman DA, et al. Volume-based quantitative FDG PET/CT metrics and their association with optimal debulking and progression-free survival in patients with recurrent ovarian cancer undergoing secondary cytoreductive surgery. Eur Radiol, 2015, 25(11): 3348-3353.
33. Yamamoto M, Tsujikawa T, Fujita Y, et al. Metabolic tumor burden predicts prognosis of ovarian cancer patients who receive platinum-based adjuvant chemotherapy. Cancer Sci, 2016, 107(4): 478-485.
34. Bono Y, Mizumoto Y, Nakamura M, et al. FDG-PET-positive ovarian thecoma with GLUT5 expression: five cases. J Obstet Gynaecol Res, 2017, 43(3): 599-603.

《中国循证医学杂志》

18F-FDG PET/CT在上皮性卵巢癌复发诊断价值的Meta分析

摘要 全文 图表 视频 参考文献 施引文献 补充材料

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准

1.1.1 研究类型

1.1.2 研究对象

1.1.3 诊断方法

1.1.4 结局指标

1.1.5 排除标准

1.2 文献检索策略

1.3 文献筛选与资料提取

1.4 纳入研究的偏倚风险评价

1.5 统计分析

2 结果

2.1 文献筛选流程及结果

2.2 纳入研究的基本特征与偏倚风险评价结果

2.3 Meta分析结果

2.3.1 阈值效应与异质性

2.3.2 Meta回归与亚组分析

2.3.3 合并效应量

2.4 敏感性分析

2.5 发表偏倚检验

3 讨论

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准

1.1.1 研究类型

1.1.2 研究对象

1.1.3 诊断方法

1.1.4 结局指标

1.1.5 排除标准

1.2 文献检索策略

1.3 文献筛选与资料提取

1.4 纳入研究的偏倚风险评价

1.5 统计分析

2 结果

2.1 文献筛选流程及结果

2.2 纳入研究的基本特征与偏倚风险评价结果

2.3 Meta分析结果

2.3.1 阈值效应与异质性

2.3.2 Meta回归与亚组分析

2.3.3 合并效应量

2.4 敏感性分析

2.5 发表偏倚检验

3 讨论

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¹⁸F-FDG PET/CT在上皮性卵巢癌复发诊断价值的Meta分析

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