基于图像的对比基于探针的甲状腺近红外自光的元分析

科学领域:

• 手术瘤学手术瘤学
• 医疗成像医学成像
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 准确的副甲状腺 (PG) 识别对于甲状腺和副甲状腺手术至关重要.
• 近红外自光 (NIRAF) 是一种正在发展中的非侵入性技术,用于手术内检测PG.
• 有两种FDA批准的NIRAF模式,基于图像和基于探针,可供使用.

研究的目的:

• 进行一项元分析,评估基于图像的NIRAF模式与基于探针的NIRAF模式的有效性.
• 为了比较两个NIRAF方法的诊断准确度,灵敏度和特异性.

主要方法:

• 在PubMed,Scopus和MEDLINE数据库中的系统文献搜索 (2000年1月 - 2023年2月).
• 纳入标准:研究"甲状腺自身光"在英语,报告结果在主体.
• 排除标准:评论,案例报告,动物/体外研究,增强对比度的光,绿色使用的氨酸.

主要成果:

• 五项研究符合纳入标准.
• 基于图像的NIRAF的估计整体准确性:0.96 (95%CI:0.87-0.99).
• 基于探针的NIRAF的估计整体准确性:0.93 (95%CI:0.92-0.94).
• 两种模式之间在准确度,灵敏度或特异性方面没有统计学上显著的差异 (p=0.36).

结论:

• 基于图像和基于探针的NIRAF都是有效的非侵入性工具,用于手术内附甲状腺腺的识别.
• 目前的证据表明,两种NIRAF模式之间的临床性能相似.
• 需要进一步进行比较研究,以阐明临床效用方面的潜在差异.