Stomach Health > magen Helse >  > Gastric Cancer > magekreft

PLoS ONE: Betydningen av Serum Pepsinogens som en biomarkør for magekreft og atrofisk gastritt resirkulering: en systematisk oversikt og meta-analyse

Abstract

Bakgrunn

Menneske pepsinogens anses lovende serologiske biomarkører for screening av atrofisk gastritt (AG) og magekreft (GC). Det har imidlertid vært uenighet i litteraturen med hensyn til gyldigheten av serum pepsinogen (SPG) for påvisning av GC og AG. Derfor gjennomførte vi en systematisk oversikt og meta-analyse for å vurdere den diagnostiske nøyaktigheten av SPG i GC og AG deteksjon.

Metoder

Vi søkte PubMed, Embase, og den kinesiske Nasjonalt kunnskapsinfrastruktur ( CNKI) for samsvar originale studier publisert frem til 30. september 2014. sammendraget sensitivitet, spesifisitet, positiv diagnostisk likelihood ratio (DLR +), negative diagnostisk likelihood ratio (DLR-), arealet under oppsummeringen mottakeren opererer karakteristikk (AUC) og diagnostisk odds-ratio (DOR) ble anvendt for å evaluere SPG i GC og AG screening basert på todimensjonale tilfeldige effekter modeller. Den inter-studien heterogenitet ble evaluert av jeg 2 statistikk og publikasjonsskjevhet ble vurdert ved hjelp Begg og Mazumdar test. Meta-regresjon og subgruppeanalyser ble utført for å utforske studie heterogenitet.

Resultater

I alt 31 studier med 1,520 GC pasienter og 2.265 AG pasienter ble inkludert i metaanalysen. Sammendraget sensitivitet, spesifisitet, DLR +, DLR-, AUC og DOR for GC screening ved hjelp av SPG var 0,69 (95% KI: 0,60 til 0,76), 0,73 (95% KI: 0,62 til 0,82), 2,57 (95% CI: 1.82- 3,62), og 0,43 (95% KI: 0,34 til 0,54), 0,76 (95% KI: 0,72 til 0,80) og 6,01 (95% KI: 3,69 til 9,79), henholdsvis. For AG screening, sammendraget sensitivitet, spesifisitet, DLR +, DLR-, AUC og DOR var 0,69 (95% KI: 0,55 til 0,80), 0,88 (95% KI: 0,77 til 0,94), 5,80 (95% KI: 3,06 til 10,99 ), og 0,35 (95% KI: 0,24 til 0,51), 0,85 (95% KI: 0,82 til 0,88) og 16.50 (95% KI: 8,18 til 33,28), henholdsvis. I undergruppeanalyse, bruk av kombinasjonen av konsentrasjon av PGI og forholdet mellom PGI: PGII som måling av SPG for GC screening ga følsomhet på 0,70 (95% CI: 0,66 til 0,75), spesifisiteten av 0,79 (95% CI: 0.79- 0,80), DOR av 6,92 (95% CI: 4,36 til 11,00), og AUC på 0,78 (95% CI: 0,72 til 0,81), mens bruk av konsentrasjonen av PGI ga følsomhet på 0,55 (95% CI: 0,51 til 0,60) , spesifisitet på 0,79 (95% KI: 0,76 til 0,82), DOR av 6,88 (95% KI: 2,30 til 20,60), og AUC på 0,77 (95% KI: 0,73 til 0,92). For AG screening, bruk av forholdet mellom PGI: PGII som måling av SPG ga følsomheten til 0,69 (95% KI: 0,52 til 0,83), spesifisitet på 0,84 (95% KI: 0,68 til 0,93), DOR av 11.51 (95% KI : 6,14 til 21,56), og AUC på 0,83 (95% CI: 0,80 til 0,86), bruk av kombinasjonen av konsentrasjon av PGI og forholdet mellom PGI: PGII utbytte sensitivitet på 0,79 (95% CI: 0,72 til 0,85), spesifisitet på 0,89 (95% CI: 0,85 til 0,93), DOR av 24,64 (95% CI: 6,95 til 87,37), og AUC på 0,87 (95% CI: 0,81 til 0,92), samtidig, ved bruk av konsentrasjonen av PGI dannelse av følsomheten 0,46 (95% KI: 0,38 til 0,54), spesifisitet på 0,93 (95% KI: 0,91 til 0,95), DOR av 19.86 (95% KI: 0,86 til 456,91), og AUC for 0,86 (95% KI: 0,52 til 1,00) .

Konklusjon

SPG har et stort potensial som en ikke-invasiv, populasjonsbasert screening verktøy i GC og AG screening. I tillegg gis det potensielle publikasjonsskjevhet og høy heterogenitet av de inkluderte studiene, skal videre høykvalitetsstudier kreves i fremtiden

Citation. Huang Yk, Yu Jc, Kang Wm, Ma ZQ, Ye X, Tian sb, et al. (2015) Betydningen av Serum Pepsinogens som en biomarkør for magekreft og atrofisk gastritt resirkulering: en systematisk oversikt og meta-analyse. PLoS ONE 10 (11): e0142080. doi: 10,1371 /journal.pone.0142080

Redaktør: Hiromu Suzuki, Sapporo Medical University, JAPAN

mottatt: 24 januar 2015; Godkjent: 16 oktober 2015; Publisert: 10.11.2015

Copyright: © 2015 Huang et al. Dette er en åpen tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres

Data Tilgjengelighet: All relevant data er i avisen og dens saksdokumenter filer

Finansiering:. Denne studien ble finansiert av Natural Science Foundation Beijing Municipal of China (No. 7,132,209; http://www.bjnsf.org/nsf_xmsq/nsf_zzxm /). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet

Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer

Innledning

Magekreft kreft~~POS=HEADCOMP (GC) var den femte vanligste kreftformen og den tredje største årsaken til kreft-relaterte dødelighet på verdensbasis [1]. I Asia-Pacific-regionen, er forekomsten av GC høyt i Japan, Kina, Korea, Singapore og Malaysia og er lav i Thailand, India, New Zealand og Australia [2]. De kliniske symptomer i tidlige stadier av GC er ikke bestemt; derfor trenger et stort antall pasienter med tidlig GC ikke søke medisinsk behandling før sykdommen har kommet [3], og prognosen for pasienter med avansert GC forblir fattige [4]. GC utvikler trinnvis, og pasienter med forstadier til kreft, for eksempel atrofisk gastritt (AG), intestinal metaplasi (IM), og dysplasi, kan være høy risiko for til slutt å utvikle kreft. Deretter, er det viktig å bedre prognose av GC ved å identifisere sin høye risikogruppen. Utvikling av verktøy for tidlig diagnose av GC og forstadier til kreft i GC er viktig for å redusere dødelighet, økt overlevelse og bedre livskvalitet [5]. Endoskopi og biopsi er referanse standarder for diagnostisering og screening av GC og forstadier til kreft i GC, men bruken er begrenset for befolkningen omfattende screening på grunn av deres invasivitet [6, 7]. Deretter er det nødvendig å identifisere nye, enkle, kostnadseffektive og manipulerbar screening metoder for GC og forstadier til kreft i GC.

Menneskelige pepsinogens er proenzymer for pepsin, en fordøyelseskanal enzym som produseres av mage sjef celler. Menneske pepsinogens er biokjemisk og immunokjemisk klassifiseres i to grupper: pepsinogen I (PGI) og pepsinogen II (PGII) [8, 9]. PGI skilles ut av øverste og slimete hals celler i fundus-kjertler, mens PGII blir også utskilt av cellene i den pyloriske og Brunner kjertler [10]. PGI og II blir utskilt inn i de gastriske lumen, og omtrent 1% kan bli funnet i serum. Serum pepsinogen (SPG) kan fungere som en markør for den funksjonelle og morfologiske status av mageslimhinnen, inkludert atrofiske endringer og betennelser, for eksempel H
. pylori
infeksjon, AG og IM [11]. Serum PGI og PGII verdiene øker med økende alvorlighetsgrad av H
. pylori
-relaterte kronisk gastritt. Men når atrofiske endringer i corpus ledsages av et tap av celler i samlingen, inkludert de som utskiller PGI, nivået av PGI avtar, mens nivået av PGII forblir høy eller stabil. Derfor er forholdet mellom PGI: PGII avtar på en trinnvis måte. Mer alvorlig atrofi er relatert til et lavere PGI: PGII-forhold. De ikke-invasive markører PGI og PGII og deres forhold har blitt foreslått som predikator for ulike mage sykdommer, inkludert AG og IM [10, 12], som er definert som forstadier til kreft for GC [13]. I tillegg har flere case-control og kohortstudier viste prediktiv verdi av SPG for GC diagnose og screening, noe som tyder på at det er mulig å bruke SPG for GC screening på grunnlag av store populasjoner. I Japan, har SPG deteksjon blir det første trinnet av GC screening, i stedet for photofluorography [14].

SPG har vært vanlig akseptert som et nyttig biomarkør for GC screening og AG diagnose, men dens effekt fortsatt kontroversielt. For å få sammendrag estimater av den diagnostiske nøyaktigheten av SPG for screening GC og for diagnostisering av AG, ble den nåværende meta-analyse utført for å vurdere den generelle diagnostiske ytelsen til SPG hos pasienter med GC eller AG.

Materialer og metoder

Søkestrategi strategi~~POS=HEADCOMP

Elektronisk søk ​​ble utført ved hjelp av PubMed, Embase, og den kinesiske Nasjonalt kunnskaps Infrastructure (CNKI). For å vurdere den diagnostiske verdien av SPG i GC, ble følgende søkeord brukt: (1) (((((pepsinogen [Tittel /Abstract]) og magekreft [Tittel /Abstract])) eller ((pepsinogen [Tittel /Abstract ]) OG magekarsinom [Tittel /Abstract])) eller ((pepsinogen [Tittel /Abstract]) og magekreft [Tittel /Abstract])) eller ((pepsinogen [Tittel /Abstract]) og magekreft [Tittel /Abstract] ) i PubMed og CNKI; (2) (TITLE-Abstr-KEY (pepsinogen) og TITLE-Abstr-KEY (magekreft)) eller (((TITLE-Abstr-KEY (pepsinogen) og TITLE-Abstr-KEY (magekreft)) eller (TITLE Abstr-KEY (pepsinogen) og TITLE-Abstr-KEY (gastrisk karsinom))) eller (TITLE-Abstr-KEY (pepsinogen) og TITLE-Abstr-KEY (mage karsinom))) i Embase (Science). Søkeordene som brukes for AG diagnose av SPG ble presentert som følger: (1) ((((gastritt [Tittel /Abstract]) OG pepsinogen [Tittel /Abstract])) eller ((intestinal metaplasi [Tittel /Abstract]) OG pepsinogen [Tittel /Abstract])) eller ((dysplasi [Tittel /Abstract]) oG pepsinogen [Tittel /Abstract]) i PubMed og CNKI; (2) ((TITLE-Abstr-KEY (pepsinogen) og TITLE-Abstr-KEY (gastritt)) eller (TITLE-Abstr-KEY (pepsinogen) og TITLE-Abstr-KEY (intestinal metaplasi))) eller (TITLE-Abstr -tasten (pepsinogen) og TITLE-Abstr-KEY (dysplasi)) i Embase (Science). Referanselistene til alle hentet artiklene ble gjennomgått for å identifisere ytterligere potensielt relevante studier i tilslutning til den foretrukne rapporterings elementer for systematiske oversikter og meta-analyse (PRISMA) retningslinjer.

Utvalgskriteriene

studier inkludert i meta-analysen oppfylt følgende kriterier: (1) studier eller artikkel abstracts ble skrevet på engelsk eller kinesisk; (2) alle GC, AG, IM eller dysplasi pasienter ble histologisk bekreftet av patologer; (3) studiene påviste serum eller plasma pepsinogen i GC, AG, IM eller dysplasi; (4) perifert blod ble samlet for SPG deteksjon før behandling; og (5) studien presenteres sensitivitet, spesifisitet, og klare cut-off-verdier. Hvis artiklene inneholdt de samme eller overlappende data, ble de største eller nyeste populasjoner valgt. Ukvalifiserte data, dupliserte publikasjoner, case rapporter, konferanse abstracts, anmeldelser, brev til tidsskriftredaktører, ble artikler med ingen klar cut-off verdi, og småskala studier med færre enn 30 tilfeller ekskludert. De hentet studier ble gjennomgått, og relevante data fra de inkluderte studiene ble hentet uavhengig av to etterforskere (YK.H. og SB.T.). Uenighet ble løst ved diskusjon

Data utvinning og kvalitetsvurdering av studier

De data hentet fra studier inkludert følgende: (1) grunnleggende egenskapene til studier, inkludert:. Første forfatterens navn; publikasjon år; opprinnelsesland; antall pasienter og kontroller; gjenkjenning metoden; cut-off-verdier; studere design; patologisk type og gjennomsnittsalder; og (2) diagnostisk resultater, herunder følsomhet, spesifisitet, TP, FP, FN, og TN. Den kvalitetsvurdering av diagnostisk nøyaktighet Studies-2 (QUADAS-2) Sjekklisten ble brukt av to korrekturlesere (C.Y. og YK.H.) for å vurdere studiekvaliteten ved hjelp RevMan 5.3 [15]. Men studier ble ikke utelukkes på grunnlag av kvalitet. En proporsjonal søylediagram og sammendrag tabell over forfattere rangeringer for hvert kriterium ble plottet for å karakterisere resultatene av vår vurdering.

Statistisk analyse

Vi beregnet den samlede følsomhet, samlet spesifisitet, diagnostiske odds forhold (DOR), positiv diagnostisk likelihood ratio (DLR +), negative diagnostisk likelihood ratio (DLR-), og 95% konfidensintervall (cIS) for hvert kriterium. En oppsummering mottageroperatøren karakteristikk (SROC) kurve ble generert, og arealet under oppsummeringen mottakeren opererer karakteristiske kurven (AUC) ble beregnet [16]. For å vurdere den kliniske nytten av SPG for GC og AG diagnose, ble Fagan er nomogrammer plottet. Terskelen virkning ble vurdert ved å Spearmans korrelasjonsanalyse. Heterogenitet ble vurdert gjennom I 2 statistikk; Jeg 2 > 50% indikerte moderat til høy heterogenitet [17]. Meta-regresjon ble utført for å identifisere mulige kilder til heterogenitet. Undergruppe-analyser ble også utført etter behov. Sensitivitetsanalyse ble utført for å evaluere effekten av hver enkelt studie på sammendraget nøyaktigheten av SPG deteksjon for GC og AG. En trakt tomten fulgt av Begg og Mazumdar test ble brukt til å utforske potensialet publikasjonsskjevhet. Alle analyser ble utført med Stata 12,0 (College Station, TX, USA), Meta-disc statistisk programvare [18], og RevMan 5,3 (Cochrane, USA).

Resultater

Identifikasjon av studier

for GC diagnose, vår første databasesøk hentet 626 publiserte artikler, 90 av disse var duplikater og ble ekskludert. Blant de øvrige studiene, 443 artikler var ikke relevant for vår problemstilling, 47 var meta-analyser eller vurderinger, og fire var kommentarer eller case-rapporter. Til slutt, 42 artiklene var underlagt full-tekstanalyse. En av disse artiklene ble ekskludert fordi dataene ikke kunne hentes ut, en ble ekskludert fordi studiene ikke til stede sensitivitet, spesifisitet, eller klare cut-off-verdier, ble en ekskludert på grunn av kombinasjonen av SPG og andre serologiske markører, og 24 ble ekskludert fra krav om en diagnostisk nøyaktighet test. Til syvende og sist, 15 kvalifiserte artikler ble inkludert i den foreliggende meta-analyse [6, 19-32] (figur 1A). For AG, IM eller dysplasidiagnoser, vår første databasesøk hentet 718 publiserte artikler, 88 av disse var duplikater og ble ekskludert. Blant de øvrige studiene, fikk 523 artikler ikke oppfyller kriteriene, 49 var meta-analyser eller vurderinger, og 15 var kommentarer, brev eller case-rapporter. Til slutt, 43 artiklene var underlagt full-tekstanalyse. To av disse artiklene ble forkastet fordi dataene ikke kunne hentes ut, fire ble forkastet studiene ikke til stede sensitivitet, spesifisitet, eller klare cut-off-verdier, 10 ble forkastet for å ha ingen korrelasjon til diagnostisk nøyaktighet test, 6 ble forkastet fordi av kombinasjonen av SPG og andre serologiske markører, og 5 ble forkastet på grunn av anvendelse av SPG i GC diagnose. Seksten kvalifisert artikler ble inkludert i den foreliggende meta-analyse [12, 31, 33-46] (figur 1B). Ingen upubliserte relevante studier ble oppnådd.

Studie egenskaper og kvalitetsvurdering

Det som kjennetegner de inkluderte studiene er oppsummert i tabell 1. I korthet de 31 studiene representerte 13 land. I alt ble 27 studier publisert på engelsk, to ble skrevet på kinesisk, og en ble skrevet på koreansk. Total, 1,520 GC pasienter og 27,723 kontrollprøver ble inkludert i 15 studier med hensyn til GC diagnose. Totalt 2.265 AG pasienter og 2,660 kontrollprøver ble inkludert i de 16 studier med hensyn til diagnosen av AG. Alle pasientene ble diagnostisert med endoskopi og biopsi. Studiene ble utgitt 1991-2014 og brukte ulike deteksjonsmetoder og cut-off-verdier, selv om de fleste involverte radio-immunitetsanalyser (RIA) og enzymbundet immunosorbentanalyse (ELISA). De mest brukte cut-off verdiene var PG I≤70 ng /ml og PG I: PG II≤3.0 (tabell 1). Fire artikler inneholdt ulike cut-off verdier innenfor samme studien, og vi valgte den cut-off-verdier med høyest Youden indeks for dagens analyse. For GC diagnose, sensitivitet og spesifisitet områder var 37-91% og 36-97%, henholdsvis, og sensitivitet og spesifisitet varierer for diagnostisering av AG bruker SPG var 17-91% og 39-100%, henholdsvis.

en vurdering av studiene av QUADAS-2 er vist i figur 2. den generelle kvaliteten på de utvalgte studier for GC diagnose var ikke robust, men studiene viste god generell kvalitet med hensyn til diagnosen av AG. Indeksen test og referansestandard ikke har en interaksjonseffekt for noen av de inkluderte studiene. For GC diagnose, seks av de 15 inkluderte studiene hadde en kohort design, og 9 var case-kontrollstudier. For AG diagnose, 13 av de 16 inkluderte studiene hadde en kohort design, og tre var case-kontrollstudier. For GC diagnose, alle studiene hadde strenge referansestandarder, og 9 inneholdt klart definerte inklusjons- og eksklusjonskriterier. Tre av de 15 inkluderte studiene har ikke anvende en passende intervall mellom referansestandarden og indeksen testen, som potensielt ført til innføring av forspenningen. For diagnostisering av AG, alle inkluderte studier hadde også strenge referansestandarder og benyttet et passende intervall mellom referansestandarden og indeksen test; 10 inneholdt klart definerte inklusjons- og eksklusjonskriterier, og 6 ikke.

Diagnostisk nøyaktighet av SPG i GC og AG:

En skog tomten ble brukt til å demonstrere følsomhet, spesifisitet, DLR +, og DLR - for påvisning av SPG i GC screening og AG diagnose. Det jeg 2 verdier av sammendraget følsomhet, sammendrag spesifisitet, sammendrag DLR +, og sammendrag DLR- for studier av GC var 88,27% (95% CI: 83,46 til 93,07%), 99,61% (95% CI: 99,55 til 99,66 %), 90,39% (95% CI: 90,39 til 95,41%), og 85,21% (95% CI: 78,74 til 91,68%), henholdsvis. Det jeg 2 verdier av sammendraget følsomhet, sammendrag spesifisitet, sammendrag DLR +, og sammendrag DLR- for studier av AG var 93,67% (95% CI: 91,58 til 95,76%), 97,57% (95% CI: 96,98 til 98,17 %), 93,82% (95% CI: 93,82 til 96,69%), og 96,57% (95% CI: 95,63 til 97,51%), henholdsvis. Resultatene indikerte høy heterogenitet i de samplede studiene. Derfor ble en tilfeldig effekt modell utført. Den resulterende sammendraget følsomhet, sammendrag spesifisitet, sammendrag DLR +, og sammendrag DLR- for studier av GC var 0,69 (95% KI: 0,60 til 0,76), 0,73 (95% KI: 0,62 til 0,82), 2,57 (95% CI: 1.82- 3,62), og 0,43 (95% CI: 0,34 til 0,54) (figur 3), henholdsvis. Den resulterende sammendraget følsomhet, sammendrag spesifisitet, sammendrag DLR +, og sammendrag DLR- for studier av AG var 0,69 (95% KI: 0,55 til 0,80), 0,88 (95% KI: 0,77 til 0,94), 5,80 (95% CI: 3.06- 10,99), og 0,35 (95% CI: 0,24 til 0,51) (figur 4), respektivt. De SROC grafer med et 95% konfidensintervall regionen og et 95% prediksjonsintervall region er presentert i figur 5 og skog plott av DOR er presentert i figur 6. For GC, AUC var 0,76 (95% KI: 0,72 til 0,80), og den DOR var 6,01 (95% KI: 3,69 til 9,79). For AG, AUC var 0,85 (95% KI: 0,82 til 0,88), og DOR var 16,50 (95% KI: 8,18 til 33,28). I vår studie, utførte vi Spearmans korrelasjonsanalyse for å undersøke mulige terskeleffekter. Spearmans korrelasjonskoeffisient for GC var 0,486 (P = 0,066), og Spearmans korrelasjonskoeffisient for AG var 0.362 (P = 0,169), noe som indikerer ingen terskeleffekter. For å vurdere den kliniske nytteverdien av indeksen test, ble en Fagans nomogram generert for å sammenligne de tidligere og bakre sannsynligheter (Fig 7). For GC, når en tidligere sannsynlighet på 20% ble angitt økte posterior sannsynlighet positivitet til 39%, med en DLR + på 3,00. I tillegg sank den bakre sannsynlighet negativitet til 10,00%, med en DLR- på 0,43. Et lignende resultat ble observert i AG diagnose: når en forutgående sannsynlighet på 20% ble angitt, øket den bakre sannsynlighet positivitet til 59%, med en DLR + på 6,00, og den bakre sannsynlighet negativitet redusert til 8,00%, med en DLR- av 0,35 . Disse funnene tyder på en moderat verdi for SPG i diagnostisering av GC og AG.

Meta-regresjon og subgruppeanalyse

For å utforske de potensielle kilder til inter-studie heterogenitet, en meta-regresjon var utført for både GC og AG. Resultatene viste at omfanget av de inkluderte pasientene kan representere en potensiell kilde til heterogenitet for GC diagnose (P = 0,0080), mens studiedesign (P = 0,0295), SPG deteksjonsmetode (P = 0,0343) og måling av SPG (P = 0,0334) var de viktigste kildene til heterogenitet for SPG analysen i AG gjenkjenning. Følgelig utførte vi undergruppe analyser, som vist i tabell 2 og tabell 3. For GC, resultatene indikerte at studier med mindre enn 50 pasienter viste en øket diagnostisk nøyaktighet av SPG deteksjon sammenlignet med studier med mer enn 50 pasienter. Lignende funn ble erholdt i undergrupper med følgende egenskaper: bruk av ELISA-metoden, ved bruk av kombinasjonen av konsentrasjon av PGI og forholdet mellom PGI: PGII som måling av SPG, studier med passende intervall mellom standard og indekstesten, case-control design og studier ikke inneholder klare inklusjons- og eksklusjonskriterier. En lateks-forbedret turbidimetrisk immunoassay (L-TIA) ble ofte brukt til å kvantifisere serumproteiner [47], og Huang M et al. etablert bruk av referanseintervaller (RIS) for SPG i et sunt kinesiske befolkningen bruker L-TIA [48]. Vi har ikke identifisert et tilstrekkelig antall studier for å evaluere den diagnostiske nøyaktigheten av L-TIA test; derfor vi ikke inkludere L-TIA i vår subgruppe analyse for GC. For AG, diagnostisk nøyaktighet av SPG testing var høyere i studier ved bruk av kombinasjoner av konsentrasjon av PGI og forholdet mellom PGI: PGII som måling av SPG enn i studier med andre målinger av SPG. Lignende funn ble også funnet i studier med kohort design, uklart definert inkludering og eksklusjonskriterier og bruk av RIA metoden. Oppsummerings diagnostiske nøyaktighet på studier med bruk av L-TIA metode eller konsentrasjon av PGII som måling av SPG var ikke beregnet på grunn av et tilstrekkelig antall studier.

Følsomhetsanalyse

Vi utførte en sensitivitetsanalyse for å evaluere effekten av hver enkelt studie på sammendrags nøyaktigheten av SPG deteksjon for GC og AG, som vist i tabell 4 og tabell 5. etter hvert studium ble separat fjernet, sammendraget følsomhet, spesifisitet, DOR og AUC områder med 95 % CI'er ble beregnet. Vi fant en relativt stabil diagnostisk nøyaktighet av SPG deteksjon for GC og AG i hver gruppe.

publiseringsskjevheter

For å analysere publikasjonsskjevhet av de inkluderte studiene ble Begg trakten tomten konstruert. Som vist i figur 8, P-verdien var 0,002 for GC og < 0,001 for AG, noe som indikerer potensiell publikasjonsskjevhet blant studiene

Diskusjoner

GC var verdens tredje største årsaken til kreft. dødelighet i 2012 og var ansvarlig for 723,100 dødsfall [49, 50]. Korea, Japan og Kina er blant de områder med økt risiko for GC [51]. Til tross for redusert forekomst av GC observert rundt om i verden, forblir dens prognosen dårlig. For å effektivt forbedre overlevelse på GC, forbedret storskala screening verktøy for tidligere diagnose av GC og identifisering av personer med høy risiko for GC må utvikles. Forstadier til kreft GC inkluderer AG, IM, og dysplasi, og det har blitt anslått at 0% -1,8%, 0% -10%, og 0% -73% av pasienter med AG, IM, og dysplasi, henholdsvis fremgang til GC årlig [52]. Flere ikke-invasive tester, inkludert photofluorography serumnivået av PGI og PGII og H
. pylori
serologi, er utført for å screene for GC eller forstadier til kreft i GC. Imidlertid har photofluorography flere ulemper, som for eksempel X-ray eksponering for personer som er skjermet og lav følsomhet i å oppdage tidlig GC [10]. H
. pylori
serologi er heller ikke fordelaktig som en enkelt screening modalitet på grunn av sin lave spesifisitet i atskillende forstadier til kreft [53]. SPG er en biomarkør som brukes til å identifisere AG, og dens potensiell anvendelse ved diagnostisering av GC er blitt demonstrert ved en rekke studier. Senere har kreftscreeningprogrammer i Japan aksepterte måling av SPG som en ikke-invasiv screening test av GC. Målingen av SPG kan oppdage AG eller IM i en ikke-invasiv måte, noe som er nyttig for å redusere den relaterte sykelighet og dødelighet av GC. I tillegg er kostnaden for deteksjon av en enkelt sak kreft ved SPG er mye mindre enn for konvensjonelle screening ($ 37360 ved konvensjonell screening vs. $ 19282 ved SPG testing) [14]. Men bare noen få meta-analyser på nøyaktigheten av SPG for å forutsi GC eller forstadier til kreft GC er tilgjengelig. Vår studie utført en meta-analyse for å avklare den diagnostiske verdien av SPG

I denne studien, inkludert totalt 3,785 pasienter, identifiseres en moderat kapasitet for SPG å oppdage GC og AG.; sammendraget følsomhet og sammendrag spesifisitet for GC diagnose var 0,69 (95% KI: 0,60 til 0,76) og 0,73 (95% KI: 0,62 til 0,82), henholdsvis. Samtidig sammendraget følsomhet og sammendrag spesifisitet for AG diagnose var 0,69 (95% KI: 0,55 til 0,80) og 0,88 (95% KI: 0,77 til 0,94), henholdsvis. AUC-verdiene ble beregnet for å evaluere den diskriminerende evne til denne diagnostisk metode [54]. DOR kombinerer sensitivitet og spesifisitet for å vurdere diagnostisk nøyaktighet. AUC og DOR av SPG test for GC diagnose var 0,76 (95% KI: 0,72 til 0,80) og 6,01 (95% KI: 3,69 til 9,79), henholdsvis. For AG, AUC og DOR var 0,85 (95% KI: 0,82 til 0,88) og 16.50 (95% KI: 8,18 til 33,28), henholdsvis. En Fagan tomt indikerte at bruk av SPG kunne moderat forbedre GC og AG oppklaringsprosenten, bekrefter en moderat effektiviteten av SPG deteksjon i GC og AG diagnose. Likevel mener vi at SPG deteksjon har en potensielt betydelig rolle i GC masse screening, spesielt i identifisering av befolkninger med høy risiko for GC [25]. Studien ble utført av Jennifer M Yeh og kolleger foreslo at målretting høyrisiko røykere for SPG screening kan være en kostnadseffektiv strategi for å redusere intestinal-type ikke-Cardia GC dødelighet [55]. Hvis den kombineres med en ekstra GC-screening-metode, slik som serum MG7-Ag, serum gastrin-17, serum ghrelin og serum trekløverfaktor familie 3 (TFF-3), kan effektiviteten av GC screening forbedres. Kombinasjonen av serum IgG anti- H
. pylori
antistoff, gastrin, PG PG I og II ble identifisert til å være nyttig for å forutsi nærvær av GC [56]. Susumu Aikou et al viste at serum TFF-3 kunne være en effektiv markør av GC med sensitivitet på 80,9% og spesifisitet på 81,0%, mens kombinasjonen av serum TFF-3 og SPG statistisk signifikant forbedret tumordeteksjon i forhold til TFF3 eller SPG alene [57]. Zhigang Huang og medarbeidere har også foreslått at den kombinerte testing av serum TFF-3 og SPG kunne lenger forbedre effektiviteten ved GC screening [58]. I tillegg Kombinasjoner av SPG, gastrin-17 og H
. pylori
antistoff kan også identifisere AG mer effektivt [59, 60]. Plasmanivå av ghrelin ble indikert å være korrelert godt med serumnivåene av PGI samt PGI /II-forholdet i AG pasienter, noe som tyder på at det kan være en interessant ikke-invasiv markør for AG [61]. Inverse assosiasjoner mellom ghrelin og GC ble observert, noe som tyder på en mulig rolle for serum ghrelin som en biomarkør for GC [62]. Basert på den raskt voksende forskningsområdet proteomikk, lovende serum GC og AG biomarkører vil forhåpentligvis bli utviklet i nær fremtid [63]. Disse studiene kan provosere mer detaljerte undersøkelser som fører til identifisering av et panel av diagnostiske serologiske markører som gjelder for GC overvåkingsprogrammer

betydelig heterogenitet ble notert i tolkningen av resultatene av de 11 inkluderte studiene for GC. (1) potensielle kilder til heterogenitet avledet fra de ulike skalaene som benyttes for pasientene ble utforsket av meta-regresjon. Noen studier fokusert på screening verdien av SPG deteksjon av GC, noe som fører til innlemmelse av færre pasienter og flere kontroller, mens andre fokusert på bekrefter den diagnostiske verdien av SPG deteksjon. Studier med mindre antall pasienter kan ha funnet en lavere pålitelighet av SPG som en diagnostisk test. (2) 3-studier viste ikke et passende intervall mellom referansestandarden og den indekstesten. I denne innstillingen, hvis SPG ble oppdaget lenge før endoskopi, vil pasientens tilstand fremgang. Hvis pasienter med positiv SPG påvisning fikk spesiell behandling før under endoskopi og biopsi, kan denne tilstanden har forstyrret de diagnostiske testresultatene. Den uklart intervallet mellom SPG deteksjon og endoskopisk biopsi utgjør potensielt en kilde til heterogenitet. (3) To av de 15 inkluderte studiene utelukkende registrert tidlig GC pasienter, og SPG konsentrasjoner av tidlige GC pasienter kan avvike fra de avanserte GC pasienter, og utgjør derfor en annen potensiell kilde til heterogenitet. (4) Syv av de 15 inkluderte studiene brukte RIA å oppdage SPG, 3 brukes ELISA, 3 brukes CLIA, og bare to brukte L-TIA. Disse ulike deteksjonsmetoder kunne ha generert ulike normalområdet og cut-off verdier av SPG. Selv om denne studien indikerte at SPG deteksjon ved hjelp av ELISA viste en økt diagnostisk nøyaktighet, kan denne forskjellen forårsake potensiell heterogenitet. For AG diagnose, studiedesign, SPG deteksjonsmetode og måling av SPG utgjør betydelige kilder til heterogenitet blant studiene. Tretten av 16 studier hadde kohort design, mens tre hadde case-control design. De ulike studiedesign kan påvirke den diagnostiske nøyaktighet. Elleve av de 16 studiene som brukes ELISA til å påvise SPG, mens fire brukte RIA, og en brukt L-TIA. En utmerket korrelasjon ble observert mellom ELISA og RIA for SPG deteksjon [64], men de ulike metodene ga forskjellige grenseverdier, noe som førte til ulike diagnostiske nøyaktighet. Ni studier anvendes, er forholdet av PGI: PGII som måling av SPG, 3 brukes både av konsentrasjonen av PGI og forholdet mellom PGI: PGII, 3 anvendt konsentrasjonen av PGI, og en brukte konsentrasjonen av PGII. PGI < 70 ng /ml og PGI: PGII < 3,0 er allment akseptert som den avkuttede poeng for GC screening i Japan [19], men forholdet mellom PGI: PGII har vært mest brukt i AG diagnose
Flere mulige begrensninger av denne studien må erkjennes. Først, selv om et serum PGI konsentrasjon av < 70 ng /ml og en PGI: II forholdet mellom < 3,0 har blitt allment akseptert som den avkuttede punkter i Japan, de inkluderte studiene benyttet ulike SPG cut-off verdier og forskjellig SPG analytisk teknologier, og ulike studier utstilt forskjellige følsomhet og spesifisitet. Til tross for denne variasjon, utførte vi undergruppe analyser og plottet SROC kurver for å motvirke innflytelsen av forskjellige analytiske teknologier og forskjellige cut-off-verdier; imidlertid forblir potensialet for rest innflytelse på nøyaktigheten av sammendrags diagnostiske parametere. For det andre har GC ulike undergrupper og ulike kreft områder, for eksempel tarm og diffuse typer samt Cardia og ikke-Cardia karsinom. Intestinal-type GC har ingen kobling til AG, så serologiske markører for mageslimhinneforandringer er minimal, men disse endringene er åpenbare i diffuse-type GC. H
.

Other Languages