Abstrakt
Hintergrund
Human pepsinogens sind vielversprechende serologische Biomarker betrachtet für das Screening von atrophischen Gastritis (AG) und Magenkrebs (GC). Allerdings hat es Kontroverse in der Literatur in Bezug auf die Gültigkeit des Serum-Pepsinogen (SPG) zum Nachweis von GC und AG. Daher führten wir eine systematische Überprüfung und Meta-Analyse die diagnostische Genauigkeit der SPG in GC und AG Erkennung zu beurteilen.
Wir suchten PubMed, Embase und der chinesischen nationalen Wissens-Infrastruktur ( CNKI) für Korrelat ursprünglichen Studien veröffentlicht bis zum 30. September 2014. die Zusammenfassung Sensitivität, Spezifität, positive Diagnose Likelihood Ratio (DLR +), negativ Diagnose Likelihood Ratio (DLR-), die Fläche unter der Zusammenfassung receiver operating characteristic Kurve (AUC) und Diagnose Odds Ratio (DOR) wurden basierend auf bivariate Zufallseffekte Modelle zu bewerten SPG in GC und AG-Screening verwendet. Die Inter-Studie Heterogenität wurde durch die I 2 Statistiken ausgewertet und Publikations-Bias wurde mit Begg und Mazumdar-Test bewertet. Meta-Regression und Subgruppen-Analysen wurden durchgeführt Studie Heterogenität zu erkunden. Insgesamt 31 Studien mit 1.520 Patienten GC und 2265 AG Patienten wurden in die Meta-Analyse eingeschlossen. Die Zusammenfassung Sensitivität, Spezifität, DLR +, DLR-, AUC und DOR für GC-Screening unter Verwendung von SPG waren 0,69 (95% CI: 0,60-0,76), 0,73 (95% CI: 0,62 bis 0,82), 2,57 (95% CI: 1.82- 3,62) und 0,43 (95% CI: 0,34-0,54), 0,76 (95% CI: 0,72-0,80) und 6,01 (95% CI: 3,69-9,79) sind. Für AG-Screening, der Zusammenfassung Sensitivität, Spezifität, DLR +, DLR-, AUC und DOR waren 0,69 (95% CI: 0,55-0,80), 0,88 (95% CI: 0,77-0,94), 5,80 (95% CI: 3,06 bis 10,99 ) und 0,35 (95% CI: 0,24-0,51), 0,85 (95% CI: 0,82-0,88) und 16,50 (95% CI: 8,18 bis 33,28) verbunden sind. In Subgruppenanalyse, die Verwendung von Kombination aus Konzentration von PGI und das Verhältnis von PGI: ergab PGII als Messung von SPG für die GC-Screening-Empfindlichkeit von 0,70 (95% CI: 0,66-0,75), eine Spezifität von 0,79 (95% CI: 0.79- 0,80), DOR von 6,92 (95% CI: 4,36 bis 11,00) und AUC von 0,78 (95% CI: 0,72 bis 0,81), während die Verwendung der Konzentration der PGI ergab Empfindlichkeit von 0,55 (95% CI: 0,51-0,60) , eine Spezifität von 0,79 (95% CI: 0,76-0,82), DOR von 6,88 (95% CI: 2,30 bis 20,60) und AUC von 0,77 (95% CI: 0,73-0,92). Für AG-Screening, die Verwendung des Verhältnisses von PGI: PGII als Messung von SPG ergab Empfindlichkeit von 0,69 (95% CI: 0,52-0,83), eine Spezifität von 0,84 (95% CI: 0,68-0,93), DOR von 11,51 (95% CI : 6,14-21,56) und AUC von 0,83 (95% CI: 0,80-0,86), die Verwendung von Kombination aus Konzentration von PGI und das Verhältnis von PGI: PGII Ausbeute Empfindlichkeit von 0,79 (95% CI: 0,72-0,85), Spezifität von 0,89 (95% CI: 0,85-0,93), DOR von 24,64 (95% CI: 6,95 bis 87,37) und AUC von 0,87 (95% CI: 0,81 bis 0,92), gleichzeitig ergeben die Verwendung der Konzentration der PGI Empfindlichkeit 0,46 (95% CI: 0,38-0,54), eine Spezifität von 0,93 (95% CI: 0,91-0,95), DOR von 19,86 (95% CI: 0,86 bis 456,91) und AUC von 0,86 (95% CI: 0,52-1,00) . Fazit SPG großes Potenzial als nicht-invasive, populationsbasierten Screening-Tool in GC und AG-Screening hat. Darüber hinaus angesichts der potenziellen Publikationsbias und hohe Heterogenität der eingeschlossenen Studien sind weitere hochwertige Studien in der Zukunft erforderlich Citation:. Huang Yk, Yu Jc, Kang Wm, Ma Zq, Ye X, Tian Sb, et al. (2015) Bedeutung von Serum Pepsinogene als Biomarker für Magenkrebs und atrophische Gastritis Screening: eine systematische Überprüfung und Meta-Analyse. PLoS ONE 10 (11): e0142080. doi: 10.1371 /journal.pone.0142080 Editor: Hiromu Suzuki, Sapporo Medical University, JAPAN Empfangen: 24. Januar 2015; Akzeptiert: 16. Oktober 2015; Veröffentlicht: 10. November 2015 Copyright: © 2015 Huang et al. Dies ist ein offener Zugang Artikel unter den Bedingungen der Lizenz Creative Commons Attribution verteilt, die uneingeschränkte Nutzung erlaubt, die Verteilung und Vervielfältigung in jedem Medium, vorgesehen sind der ursprüngliche Autor und Quelle genannt Datenverfügbarkeit: Alle relevanten Daten sind innerhalb des Papiers und seiner Hintergrundinformationen Dateien Finanzierung:. die vorliegende Studie von Beijing Municipal Natural Science Foundation of China (Nr 7.132.209 finanziell unterstützt wurde; http://www.bjnsf.org/nsf_xmsq/nsf_zzxm /). Die Geldgeber hatten keine Rolle in Studiendesign, Datenerfassung und Analyse, Entscheidung oder Vorbereitung des Manuskripts zur Veröffentlichung Konkurrierende Interessen:.. Die Autoren haben erklärt, dass keine Interessenkonflikte bestehen Einführung Magenkrebs (GC) war die fünfthäufigste Krebsart und die dritthäufigste Ursache der durch Krebs verursachten Todesfälle weltweit [1]. In der Region Asien-Pazifik ist die Inzidenz von GC hoch in Japan, China, Korea, Singapur und Malaysia und ist niedrig in Thailand, Indien, Neuseeland und Australien [2]. Die klinischen Symptome in den frühen Stadien der GC sind nicht spezifisch; daher eine große Anzahl von Patienten mit frühen GC nicht angemessene medizinische Versorgung suchen, bis die Krankheit fortgeschritten ist [3] und die Prognose von Patienten mit fortgeschrittenem GC bleibt arm [4]. GC entwickelt sich in einer schrittweisen Art und Patienten mit präkanzerösen Läsionen wie atrophische Gastritis (AG), intestinale Metaplasie (IM) und Dysplasien, mit hohem Risiko für die Entwicklung schließlich Karzinoms sein kann. Anschließend ist es wichtig, dass die Prognose von GC zu verbessern, indem sie ihre Bevölkerung mit hohem Risiko zu identifizieren. Die Entwicklung von Werkzeugen für die Früherkennung von GC und präkanzerösen Läsionen der GC ist wichtig für Sterblichkeit zu senken, die Überlebensrate zu erhöhen und die Verbesserung der Lebensqualität [5]. Endoskopie und Biopsie sind die Referenzstandards für die Diagnose und das Screening von GC und präkanzerösen Läsionen von GC, aber ihre Verwendung ist für die bevölkerungsweite Screening aufgrund ihrer Invasivität begrenzt [6, 7]. Anschließend ist es notwendig, neue, einfache, kostengünstige und manipulierbar Screening-Methoden für die GC und präkanzerösen Läsionen von GC zu identifizieren. Human pepsinogens sind Proenzyme für Pepsin, ein Verdauungsenzym durch Magenhauptzellen produziert. Menschliche pepsinogens sind biochemisch und immunochemisch in zwei Gruppen eingeteilt: Pepsinogen I (PGI) und Pepsinogen II (PGII) [8, 9]. PGI wird durch Chef und Schleimhäute Hals-Zellen in den Fundus Drüsen, während PGII auch von Zellen in der Pylorus und Brunner-Drüsen [10] ausgeschieden wird. PGI und II werden in die Magenlumen sezerniert wird, und etwa 1% können im Serum gefunden werden. Serum Pepsinogen (SPG) kann dazu dienen als Marker der funktionellen und morphologischen Zustand der Magenschleimhaut, einschließlich atrophische Veränderungen und Entzündungen, wie H SPG wurde als nützlicher Biomarker für die GC-Screening und Diagnose AG allgemein akzeptiert, aber ihre Wirksamkeit bleibt umstritten. Zur Übersicht Schätzungen der diagnostischen Genauigkeit von SPG zum Screenen GC und zur Diagnose der AG die vorliegende Meta-Analyse erhalten wurde ausgeführt, um die diagnostische Gesamtleistung von SPG in Patienten mit GC oder AG zu beurteilen. Suchstrategie Elektronische Recherchen wurden unter Verwendung von PubMed, Embase und der chinesischen nationalen Wissens-Infrastruktur (CNKI) durchgeführt. Zur Beurteilung wurden die diagnostischen Wert der SPG in GC die folgenden Suchbegriffe verwendet: (1) (((((pepsinogen [Titel /Abstract]) und Magenkrebs [Titel /Abstract])) OR ((pepsinogen [Titel /Abstract ]) und Magenkarzinom [Titel /Abstract])) OR ((pepsinogen [Titel /Abstract]) und Magenkarzinom [Titel /Abstract])) OR ((pepsinogen [Titel /Abstract]) und Magenkrebs [Titel /Abstract] ) in PubMed und CNKI; (2) (TITEL-Abstr-KEY (Pepsin) und Titel Abstr-KEY (Magenkrebs)) oder (((TITEL-Abstr-KEY (Pepsin) und Titel Abstr-KEY (Magenkrebs)) oder (Titel- Abstr-KEY (Pepsin) und Titel Abstr-KEY (Magenkarzinom))) oder (TITEL-Abstr-KEY (Pepsin) und Titel Abstr-KEY (Magenkarzinom))) in Embase (Sciencedirect). Die Suchbegriffe für AG Diagnose von SPG verwendet wurden wie folgt dar: (1) ((((Gastritis [Titel /Abstract]) und Pepsin [Titel /Abstract])) OR ((intestinale Metaplasie [Titel /Abstract]) UND pepsinogen [Titel /Abstract])) OR ((Dysplasie [Titel /Abstract]) und Pepsin [Titel /Abstract]) in PubMed und CNKI; (2) ((TITEL-Abstr-KEY (Pepsin) und Titel Abstr-KEY (Gastritis)) oder (TITEL-Abstr-KEY (Pepsin) und Titel Abstr-KEY (intestinale Metaplasie))) oder (TITEL-Abstr -KEY (Pepsin) und Titel Abstr-KEY (Dysplasie)) in Embase (Sciencedirect). Die Referenzlisten aller gefundenen Artikel wurden überprüft, um zusätzliche potentiell relevanten Studien in Einhaltung mit den bevorzugten Berichts Artikel für systematische Übersichtsarbeiten und Meta-Analyse (PRISMA) Richtlinien zu identifizieren. Die Studien in der Meta-Analyse eingeschlossen erfüllt die folgenden Kriterien: (1) die Studien oder Artikel Abstracts wurden in Englisch oder Chinesisch geschrieben; (2) Alle GC, AG, IM oder Dysplasie Patienten wurden histologisch durch Pathologen bestätigt; (3) die Studien nachgewiesen Serum oder Plasma Pepsinogen in GC, AG, IM oder Dysplasie; (4) aus peripherem Blut wurde für SPG Erkennung vor der Behandlung; und (5) die Studie, die Sensitivität, Spezifität und klaren Cut-off-Werte. Wenn die Artikel die gleichen oder überlappenden Daten enthalten ist, die größten oder letzte Populationen wurden ausgewählt. Unqualifizierte Daten, doppelte Publikationen, Fallberichte, Konferenzbeiträge, Berichte, Briefe an Herausgeber von Zeitschriften, Artikel ohne klaren Cut-off-Wert und kleine Studien mit weniger als 30 Fälle wurden ausgeschlossen. Die abgerufenen Studien wurden ausgewertet und relevanten Daten aus den eingeschlossenen Studien wurden unabhängig voneinander von zwei Forschern (YK.H. und SB.T.) extrahiert. Unstimmigkeit wurde durch Diskussion gelöst Die Datenextraktion und Qualitätsbewertung von Studien Die Daten aus Studien extrahiert unter anderem folgende: (1) Grundeigenschaften von Studien, einschließlich:. Zuerst den Namen des Autors; Erscheinungsjahr; Herkunftsland; die Anzahl der Patienten und Kontrollen; Nachweisverfahren; Cut-off-Werte; Studiendesign; pathologischen Art und mittleres Alter; und (2) diagnostische Leistung, einschließlich Sensitivität, Spezifität, TP, FP, FN und TN. Die Qualitätsbeurteilung von diagnostischen Genauigkeit Studien-2 (QUADAS-2) Checkliste wurde von zwei Gutachtern (C. Y. und YK.H.) verwendet Studienqualität mit RevMan 5.3 [15] zu beurteilen. Jedoch wurden Studien nicht auf der Grundlage der Qualität ausgeschlossen. Eine proportionale Balkendiagramm und zusammenfassende Tabelle der Überprüfung Autoren Bewertung für jedes Kriterium aufgetragen wurde, um die Ergebnisse unserer Beurteilung zu charakterisieren. Wir berechneten die gepoolte Sensitivität, Spezifität gepoolt, diagnostische Odds Verhältnis (DOR), positive Diagnose-Likelihood-Verhältnis (DLR +), negativ Diagnose Likelihood Ratio (DLR-) und 95% Konfidenzintervall (CI) für jedes Kriterium. Eine Zusammenfassung Receiver-Operator-Charakteristik (SROC) Kurve erzeugt wurde, und die Fläche unter der Zusammenfassung Empfänger Kennlinie (AUC) betrieben wurde, wurde berechnet [16]. Um zu beurteilen, wurden die klinischen Nutzen von SPG für GC und AG Diagnose, Fagans nomograms aufgetragen. Die Schwelleneffekt wurde von Spearman-Korrelationsanalyse beurteilt. Heterogene wurde unter Verwendung der I 2 Statistiken bewertet werden; I 2 > 50% gaben an mäßigen bis hohen Heterogenität [17]. Meta-Regression wurde durchgeführt, um mögliche Quellen der Heterogenität zu identifizieren. Subgruppenanalysen wurden ebenfalls als notwendig durchgeführt. Die Sensitivitätsanalyse wurde durchgeführt, um die Auswirkungen jeder einzelnen Studie über die Zusammenfassung Genauigkeit der SPG-Erkennung für GC und AG zu bewerten. Ein Trichter Grundstück durch den Test der Begg und Mazumdar gefolgt wurde verwendet, um potentielle Publikations-Bias zu erkunden. Alle Analysen wurden mit Stata 12.0 (College Station, TX, USA), Meta-DiSc Statistiksoftware [18], und RevMan 5,3 (Cochrane, USA) durchgeführt. Identifikation von Studien Für GC Diagnose, unsere anfängliche Datenbank-Suche abgerufen 626 Artikel veröffentlicht, von denen 90 Duplikate waren und wurden ausgeschlossen. Unter den übrigen Studien waren 443 Artikel zu unserem Forschungsthema nicht relevant, 47 Meta-Analysen oder Bewertungen waren, und 4 waren Kommentare oder Fallberichte. Schließlich wurden 42 Artikel unter Volltextanalyse. Einer dieser Artikel wurde ausgeschlossen, da die Daten nicht extrahiert werden konnten, 1 ausgeschlossen wurden, weil die Studien nicht vorhanden Empfindlichkeit haben, Spezifität oder klar cut-off-Werte wurden 1 wegen der Kombination von SPG und andere serologische Marker ausgeschlossen, und 24 ausgeschlossen wurden für keine diagnostische Genauigkeit Test inklusive. Letztlich 15 auszuwählenden Artikel wurden in der vorliegenden Meta-Analyse eingeschlossen [6, 19-32] (1A). Für AG, IM oder Dysplasie Diagnosen, unsere anfängliche Datenbank-Suche abgerufen 718 Artikel veröffentlicht, 88, von denen Duplikate waren und wurden ausgeschlossen. Unter den übrigen Studien haben 523 Artikel nicht die Kriterien erfüllen, 49 waren Meta-Analysen oder Bewertungen, und 15 waren Kommentare, Briefe oder Fallberichte. Schließlich wurden 43 Artikel unter Volltextanalyse. Zwei dieser Artikel wurden verworfen, weil die Daten nicht extrahiert werden konnten, wurden 4 die Studien verworfen haben nicht vorhanden Sensitivität, Spezifität oder klar Cut-off-Werte, 10 dafür, dass keine Korrelation zu der diagnostischen Genauigkeit Test verworfen wurden, wurden 6 verworfen, weil der Kombination von SPG und anderen serologischen Marker und 5 wurden in GC Diagnose aufgrund der Anwendung von SPG verworfen. Sechzehn qualifizierten Artikel wurden in der vorliegenden Meta-Analyse eingeschlossen [12, 31, 33-46] (1B). Keine nicht veröffentlichten relevanten Studien wurden erhalten. Die Eigenschaften der eingeschlossenen Studien in Tabelle 1 kurz zusammengefasst sind, die 31 Studien vertreten 13 Ländern. Insgesamt wurden 27 Studien in englischer Sprache veröffentlicht wurden 2 auf Chinesisch verfasst, und 1 wurde in der koreanischen geschrieben. Insgesamt 1,520 GC-Patienten und 27.723 Kontrollproben wurden in 15 Studien bezüglich GC Diagnose enthalten. Insgesamt 2.265 AG Patienten und 2.660 Kontrollproben wurden in den 16-Studien in Bezug auf die Diagnose von AG enthalten. Alle Patienten wurden durch Endoskopie und Biopsie diagnostiziert. Die Studien wurden von 1991 bis 2014 veröffentlicht und verwendet, um verschiedene Erkennungsverfahren und Cut-off-Werte, obwohl die meisten beteiligten Funkimmunität Assays (RIA) und Enzym-gebundenen Immunosorbent Assays (ELISA). Die am häufigsten verwendeten Cut-off-Werte waren PG I≤70 ng /ml und PG I: PG II≤3.0 (Tabelle 1). Vier Artikel enthalten verschiedene Cut-off-Werte innerhalb der gleichen Studie, und wir wählten die Cut-off-Werte mit der höchsten Youden-Index für die vorliegende Analyse. Für GC Diagnose waren die Sensitivität und Spezifität Bereiche 37-91% bzw. 36-97% sind, und die Empfindlichkeit und Spezifität Bereiche für die Diagnose von AG unter Verwendung SPG 17-91% und 39-100% betrugen. Eine Bewertung der Studien von QUADAS-2 in Bild 2. die Gesamtqualität der in Frage kommenden Studien für die GC-Diagnose präsentiert war nicht robust, aber die Studien zeigten eine gute Gesamtqualität in Bezug auf die Diagnose der AG. Der Index-Test und Referenz-Standard hatte keine Interaktionseffekt für jede der eingeschlossenen Studien. Für GC Diagnose, 6 der 15 eingeschlossenen Studien hatten eine Kohorte Design und 9 waren Fall-Kontroll-Studien. Für AG Diagnose, 13 der 16 eingeschlossenen Studien hatten eine Kohorte Design und 3 waren Fall-Kontroll-Studien. Für GC Diagnose hatten alle Studien strenge Referenzstandards und 9 enthaltenen klar definierten Ein- und Ausschlusskriterien. Drei der 15 eingeschlossenen Studien keine angemessene Abstand zwischen dem Referenzstandard und dem Index-Test eingesetzt werden, die möglicherweise die Einführung von Bias geführt. Für die Diagnose der AG alle eingeschlossenen Studien hatten auch strenge Referenzstandards und verwendet, um einen geeigneten Abstand zwischen dem Referenzstandard und dem Index-Test; 10 enthalten sind klar definierte Ein- und Ausschlusskriterien und 6 nicht. Ein Waldstück verwendet wurde, die Sensitivität, Spezifität, DLR + und DLR zu demonstrieren - zum Nachweis von SPG in GC-Screening und Diagnose AG. Die I 2 Werte der Zusammenfassung Sensitivität, Spezifität Zusammenfassung, Zusammenfassung DLR + und Zusammenfassung DLR- für Studien der GC waren 88,27% (95% CI: 83,46-93,07%), 99,61% (95% CI: 99,55-99,66 %), 90,39% (95% CI: 90,39-95,41%) und 85,21% (95% CI: 78,74-91,68%) sind. Die I 2 Werte der Zusammenfassung Sensitivität, Spezifität Zusammenfassung, Zusammenfassung DLR + und Zusammenfassung DLR- für Studien der AG waren 93,67% (95% CI: 91,58-95,76%), 97,57% (95% CI: 96,98-98,17 %), 93,82% (95% CI: 93,82-96,69%) und 96,57% (95% CI: 95,63-97,51%) sind. Die Ergebnisse zeigten hohe Heterogenität in die Stichprobe einbezogenen Studien. Daher wurde ein Modell mit zufälligen Effekten durchgeführt. Die resultierende Zusammenfassung Sensitivität, Spezifität Zusammenfassung, Zusammenfassung DLR + und Zusammenfassung DLR- für Studien der GC waren 0,69 (95% CI: 0,60-0,76), 0,73 (95% CI: 0,62-0,82), 2,57 (95% CI: 1.82- 3,62) und 0,43 (95% CI: 0,34-0,54) (Bild 3) sind. Die resultierende Zusammenfassung Sensitivität, Spezifität Zusammenfassung, Zusammenfassung DLR + und Zusammenfassung DLR- für Studien der AG waren 0,69 (95% CI: 0,55-0,80), 0,88 (95% CI: 0,77 bis 0,94), 5,80 (95% CI: 3.06- 10.99) und 0,35 (95% CI: 0,24-0,51) (Bild 4) sind. Die SROC Graphen mit einem 95% Vertrauensbereich und einem 95% Vorhersage Region sind in Abb 5 und die Waldflächen von DOR sind in Abb 6. Für GC war die AUC 0,76 (95% CI: 0,72-0,80) präsentiert präsentiert und die DOR war 6,01 (95% CI: 3,69-9,79). Für AG wurde die AUC 0,85 (95% CI: 0,82-0,88) und die DOR war 16,50 (95% CI: 8,18 bis 33,28). In unserer Studie führten wir Spearman-Korrelationsanalyse mögliche Schwelleneffekte zu erkunden. Spearman-Korrelationskoeffizient für GC war 0,486 (P = 0,066), und den Korrelationskoeffizienten des Spearman für AG war 0,362 (P = 0,169), was keine Schwelleneffekte. Um den klinischen Nutzen des Index-Test, ein Fagans nomogram beurteilen wurde erzeugt, um die vorhergehenden und Wahrscheinlichkeiten (Bild 7) zu vergleichen. Für GC, wenn a-priori-Wahrscheinlichkeit von 20% festgelegt wurde, erhöhte sich die posterior Wahrscheinlichkeits Positivität zu 39%, mit einem DLR + 3,00. Darüber hinaus verringerte sich die posterior Wahrscheinlichkeits Negativität bis 10,00%, mit einem DLR- von 0,43. Ein ähnliches Ergebnis wurde in AG Diagnose festgestellt: wenn a-priori-Wahrscheinlichkeit von 20% angegeben wurde, die posterior Wahrscheinlichkeits Positivität auf 59% erhöht, mit einem DLR + von 6,00, und die posterior Wahrscheinlichkeits Negativität sank auf 8,00%, mit einem DLR- von 0,35 . Diese Ergebnisse legen nahe, einen moderaten Wert für SPG bei der Diagnose von GC und AG. Um die potentiellen Quellen der inter Studie Heterogenität erkunden, eine Meta-Regression war sowohl für GC und AG durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten, dass das Ausmaß der eingeschlossenen Patienten eine potenzielle Quelle von Heterogenität für die GC-Diagnose (P = 0,0080) darstellen könnte, während das Studiendesign (P = 0,0295), SPG Nachweisverfahren (P = 0,0343) und die Messung von SPG (P = 0,0334) waren die wichtigsten Quellen der Heterogenität für die SPG-Test in AG-Erkennung. Folglich führten wir Untergruppe analysiert, wie in Tabelle 2 und Tabelle 3 GC gezeigt, zeigten die Ergebnisse, dass Studien mit weniger als 50 Patienten eine erhöhte diagnostische Genauigkeit der SPG Detektions zeigten im Vergleich zu Studien mit mehr als 50 Patienten. Ähnliche Ergebnisse wurden in Untergruppen mit den folgenden Eigenschaften erhalten: die Verwendung von ELISA-Methode, die Verwendung von Kombination aus Konzentration von PGI und das Verhältnis von PGI: PGII als Messung von SPG, Studien mit entsprechenden Intervall zwischen Standard- und Indextest, Fall-Kontroll Design und Studien nicht klar definiert und Ausschlusskriterien enthält. Ein Latex-verstärkten turbidimetrischen Immunoassay (L-TIA) wurde häufig zur Quantifizierung Serumproteine [47] und Huang M et al. die Verwendung von Referenzintervalle festgelegt (RIS) für SPG in einer gesunden chinesischen Bevölkerung mit L-TIA [48]. Wir haben nicht eine ausreichende Anzahl von Studien identifizieren die diagnostische Genauigkeit des L-TIA-Test zu bewerten; also wir haben sind nicht die L-TIA in unserer Subgruppenanalyse für GC. Für AG, war die diagnostische Genauigkeit des Tests höher SPG in Studien Kombination Konzentration von PGI verwendet und das Verhältnis von PGI: PGII wie die Messung von SPG als in Studien mit anderen Messungen der SPG. Ähnliche Ergebnisse wurden auch in Studien mit Kohorte Design, unübersichtlich definiert Ein- und Ausschlusskriterien und die Verwendung von RIA-Methode gefunden. Die Zusammenfassung diagnostische Genauigkeit von Studien mit der Verwendung von L-TIA-Methode oder die Konzentration von PGII als Messung von SPG wurden nicht wegen einer zu geringen Anzahl von Studien berechnet. Wir führten ein Empfindlichkeitsanalyse, die Auswirkungen der einzelnen Studie auf der Zusammenfassungsgenauigkeit SPG Erkennung für GC und AG, zu bewerten, wie in Tabelle 4 und Tabelle 5 gezeigt Nachdem jeder Studie separat entfernt wurde, die Zusammenfassungs Sensitivität, Spezifität, DOR und AUC Bereiche mit 95 % CIs wurden berechnet. Wir fanden eine relativ stabile diagnostische Genauigkeit der SPG-Erkennung für GC und AG in jeder Gruppe. , um die Veröffentlichung von Verzerrungen der eingeschlossenen Studien zu analysieren, wurde Beggs Trichter Grundstück errichtet. Wie in 8 gezeigt, war der P-Wert von 0,002 für GC und < 0,001 für AG, die auf potenzielle Publikations-Bias bei den Studien Diskussion GC war die dritthäufigste Ursache der durch Krebs weltweit. im Jahr 2012 die Sterblichkeit und war für 723.100 Todesfälle verantwortlich [49, 50]. Korea, Japan und China gehören zu den Bereichen mit einem erhöhten Risiko von GC [51]. Trotz der verringerten Inzidenz von GC auf der ganzen Welt beobachtet, bleibt die Prognose schlecht. Um effektiv die Überlebensrate von GC zu verbessern, verbesserte Screening groß angelegte Werkzeuge für eine frühere Diagnose von GC und die Identifizierung von Personen mit einem hohen Risiko für die GC entwickelt werden. Präkanzerösen Läsionen der GC umfassen AG, IM und Dysplasien, und es wurde geschätzt, dass 0% -1,8%, 0% -10% und 0% -73% der Patienten mit AG, IM und Dysplasien bzw. Fortschritt GC jährlich [52]. Mehrere nicht-invasiven Tests, einschließlich Schirmbild, Serumspiegel von PGI und PGII und H Die vorliegende Studie mit insgesamt 3.785 Patienten zu klären, eine mässig Kapazität für SPG identifiziert GC und AG zu erkennen. die Zusammenfassung Sensitivität und Spezifität Zusammenfassung für die GC-Diagnose wurden 0,69 (95% CI: 0,60-0,76) und 0,73 (95% CI: 0,62 bis ,82), respectively. Gleichzeitig waren die Zusammenfassung Sensitivität und Spezifität Zusammenfassung für AG Diagnose 0,69 (95% CI: 0,55-0,80) und 0,88 (95% CI: 0,77-0,94) sind. Die AUC-Werte wurden berechnet, um die Unterscheidungsfähigkeit dieses diagnostischen Verfahrens [54] zu bewerten. DOR kombiniert Sensitivität und Spezifität diagnostische Genauigkeit zu beurteilen. Die AUC und DOR des SPG-Test für GC Diagnose waren 0,76 (95% CI: 0,72-0,80) und 6,01 (95% CI: 3,69-9,79) sind. Für AG, die AUC und DOR waren 0,85 (95% CI: 0,82-0,88) und 16,50 (95% CI: 8,18 bis 33,28) verbunden sind. Ein Fagan-Diagramm angezeigt wird, dass die Verwendung von SPG mäßig die GC und AG-Erkennungsrate verbessern könnte, eine moderate Effizienz von SPG Erkennung in GC und AG Diagnose bestätigt. Trotzdem glauben wir, dass SPG Erkennung eine potenziell bedeutende Rolle bei der GC Massenscreening hat, vor allem bei der Identifizierung von Populationen mit hohem Risiko für GC [25]. Die Studie von Jennifer M Yeh und Kollegen vorgeschlagen, dass für SPG-Screening mit hohem Risiko Raucher Targeting könnte eine kosteneffektive Strategie sein, um Darm-Typ nicht-Cardia GC Mortalität [55] reduzieren. Wenn mit einer zusätzlichen GC Screeningverfahren kombiniert werden, wie beispielsweise Serum MG7-Ag, Serum-Gastrin-17, Serum und Serum Ghrelin Trefoil Factor Familie 3 (TFF-3), kann die Effizienz der GC-Screening verbessert werden. Die Kombination von Serum-IgG-Anti H Erhebliche Heterogenität wurde bei der Interpretation der Ergebnisse der 11 eingeschlossenen Studien für GC festgestellt: (1). Mögliche Quellen der Heterogenität der verschiedenen Skalen für die Patienten abgeleitet wurden von Meta-Regression untersucht. Einige Studien konzentrierten sich auf die Screening-Wert von SPG-Erkennung für GC, die Aufnahme von weniger Patienten führen und mehr Kontrollen, während andere sich auf den diagnostischen Wert der SPG Erkennung bestätigt. Studien mit einer kleineren Anzahl von Patienten haben eine geringere Zuverlässigkeit der SPG als diagnostischer Test gefunden. (2) 3-Studien kein geeignetes Intervall zwischen dem Referenzstandard und dem Index-Test zeigen. In dieser Einstellung wurde lang, wenn SPG entdeckt vor der Endoskopie, würde der Zustand des Patienten Fortschritte. Wenn Patienten mit positiven SPG Erkennung Spezialbehandlung vor der Endoskopie und Biopsie unterziehen, kann diese Bedingung mit den Diagnosetestergebnisse gestört haben. Die unklare Intervall zwischen SPG Erkennung und endoskopische Biopsie stellt möglicherweise eine Quelle der Heterogenität. (3) Zwei der 15 eingeschlossenen Studien ausschließlich frühen GC Patienten eingeschrieben, und die SPG-Konzentrationen von frühen GC Patienten könnten von denen der fortgeschrittenen GC Patienten unterscheiden, so dass eine weitere mögliche Quelle der Heterogenität bildet. (4) Sieben der 15 eingeschlossenen Studien RIA verwendet SPG zu erkennen, verwendet 3 ELISA, 3 verwendet CLIA, und nur 2 verwendet L-TIA. Diese verschiedenen Nachweismethoden haben könnten unterschiedliche Normalbereiche erzeugt und Cut-off-Werte von SPG. Obwohl die vorliegende Studie, dass SPG Erkennung angegeben mittels ELISA eine erhöhte diagnostische Genauigkeit zeigte, könnte dieser Unterschied Potential Heterogenität induzieren. Für AG Diagnose stellen das Studiendesign, SPG Nachweisverfahren und Messung von SPG signifikanten Quellen der Heterogenität zwischen den Studien. Dreizehn von 16 Studien hatten Kohorte Design, während 3 Fall-Kontroll-Design hatte. Die verschiedenen Studiendesigns kann die diagnostische Genauigkeit beeinflussen. Elf der 16 Studien ELISA SPG zu erkennen, während 4 verwendet RIA und 1 verwendet L-TIA. Eine ausgezeichnete Korrelation zwischen ELISA und RIA für SPG Erkennung [64], aber die verschiedenen Methoden ergaben verschiedene Cut-off-Werte, was zu verschiedenen diagnostischen Genauigkeit beobachtet. Neun Studien verwendet, um das Verhältnis von PGI: PGII wie die Messung von SPG, 3 verwendet, um sowohl die Konzentration von PGI und das Verhältnis von PGI: PGII, 3 verwendet, um die Konzentration von PGI, und 1 verwendet, um die Konzentration von PGII. PGI < 70 ng /ml und PGI: PGII < 3.0 werden weit als die Cut-off-Punkte für die GC-Screening in Japan [19] angenommen, aber das Verhältnis von PGI: PGII hat sich vor allem in AG Diagnose verwendet worden
Ergebnisse |
. pylori
Infektion, AG und IM [11]. Serum-PGI und PGII Spiegel erhöht mit zunehmender Schwere der H
. pylori
verwandtes chronische Gastritis. Wenn jedoch atrophische Veränderungen im Corpus durch einen Verlust von Zellen im Corpus begleitet werden, einschließlich derjenigen, sezer PGI, die Höhe der PGI ab, während die Höhe der PGII bleibt hoch oder stabil. Daher ist das Verhältnis von PGI: verringert PGII in einer schrittweisen Art. Mehr ist schwerer Atrophie auf eine niedrigere PGI bezogen werden: PGII Verhältnis. Die nicht-invasive Marker PGI und PGII und ihr Verhältnis wurden als Prädiktoren für verschiedene Magen-Pathologien vorgeschlagen, einschließlich AG und IM [10, 12], die als Präkanzerosen für GC definiert sind [13]. Darüber hinaus haben mehrere Fall-Kontroll- und Kohortenstudien den prädiktiven Wert von SPG für GC Diagnose und Screening nachgewiesen, was darauf hindeutet, dass es möglich ist, SPG zu verwenden für die GC-Screening auf der Grundlage von großen Populationen. In Japan hat SPG Erkennung der erste Schritt der GC-Screening werden, anstelle von Schirmbild [14].
Materials und Methoden
Selektionskriterien
Die statistische Analyse
Ergebnisse |
Studienmerkmale und Qualitätsbeurteilung
Diagnosegenauigkeit von SPG in GC und AG
Meta-Regression und Subgruppenanalyse
Sensitivitätsanalyse
Publikationsbias
. pylori
Serologie, werden durchgeführt, für die GC oder präkanzerösen Läsionen von GC zu screenen. Jedoch hat Schirmbild mehrere Nachteile, wie zum Beispiel Röntgenbestrahlung für Personen, die abgeschirmt sind und eine geringe Empfindlichkeit bei der Erkennung frühen GC [10]. H
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Serologie ist auch nicht vorteilhaft, als eine einzelne Modalität Screening aufgrund seiner geringen Spezifität in Scheidungs präkanzerösen Läsionen [53]. SPG ist ein Biomarker verwendet AG zu identifizieren, und ihre potentielle Verwendbarkeit in der Diagnose von GC ist durch zahlreiche Studien belegt. Anschließend wurden in Japan Krebsvorsorgeprogrammen die Messung von SPG als nicht-invasive Screening-Test von GC akzeptiert. Die Messung der SPG kann die AG oder IM in einer nicht-invasive Art und Weise erkennen, was hilfreich ist, die damit verbundenen Morbidität und Mortalität von GC zu reduzieren. Darüber hinaus sind die Kosten für den Nachweis eines einzelnen Krebs Fall von SPG viel geringer als die bei herkömmlichen Screening ($ 37,360 durch herkömmliche Screening gegen $ 19.282 von SPG testing) [14]. Allerdings sind nur wenige Meta-Analysen auf die Genauigkeit der SPG verfügbaren GC oder präkanzerösen Läsionen der GC sind die Vorhersage. Unsere Studie führten eine Meta-Analyse den diagnostischen Wert der SPG
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Antikörper, Gastrin, PG I und PG II zur Vorhersage des Vorhandenseins von GC nützlich zu sein identifiziert wurde [56]. Susumu Aikou et al gezeigt, dass Serum-TFF-3 könnte eine wirksame Marker der GC mit einer Empfindlichkeit von 80,9% und eine Spezifität von 81,0%, während die Kombination von Serum-TFF-3 und SPG statistisch signifikant verbesserte Tumordetektion im Vergleich zu TFF3 oder SPG alone [57]. Zhigang Huang und Kollegen auch vorgeschlagen, dass die kombinierte Prüfung von Serum TFF-3 und SPG weiter die Wirksamkeit von GC-Screening verbessert werden könnte [58]. Zusätzlich können Kombinationen von SPG, Gastrin-17 und H
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Antikörper kann auch identifizieren AG effektiver [59, 60]. Die Plasmaspiegel von Ghrelin angegeben wurde gut sowie die PGI /II-Verhältnis in AG Patienten mit den Serumspiegel von PGI korreliert werden, was darauf hindeutet, dass es eine interessante nicht-invasive Marker für AG sein könnte [61]. Inverse Assoziationen zwischen Ghrelin und GC beobachtet wurde, eine mögliche Rolle für Serum Ghrelin als Biomarker von GC was darauf hindeutet, [62]. Basierend auf dem schnell wachsenden Forschungsgebiet der Proteomik, viel versprechende Serum GC und AG Biomarker wird hoffentlich in naher Zukunft entwickelt werden [63]. Diese Untersuchungen können detailliertere Untersuchungen provozieren zu Identifizierung einer Gruppe von diagnostischen serologische Marker für GC Überwachungsprogramme führenden
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