Extracto
Antecedentes
pepsinógenos Humanos se consideran biomarcadores serológicos prometedoras para la proyección de gastritis atrófica (AG) y el cáncer gástrico (GC). Sin embargo, ha habido controversia en la literatura con respecto a la validez de pepsinógeno sérico (SPG) para la detección de GC y AG. En consecuencia, se realizó una revisión sistemática y meta-análisis para evaluar la precisión diagnóstica de SPG en GC y detección AG.
Métodos
Se realizaron búsquedas en PubMed, Embase, y la infraestructura de China Nacional del Conocimiento ( CNKI) para los estudios correlativos originales publicados hasta el 30 de septiembre de 2014. la sensibilidad resumen, especificidad, cociente de probabilidad de diagnóstico positivo (+ DLR), la razón de verosimilitud negativa de diagnóstico (DLR-), área bajo la curva ROC de resumen (AUC) y de diagnóstico odds ratio (DOR) se utilizaron para evaluar SPG en GC y detección AG basado en modelos de efectos aleatorios de dos variables. La heterogeneidad entre los estudios se evaluó mediante el I
2 estadísticas y el sesgo de publicación se evaluó mediante el test de Begg y Mazumdar. Meta-regresión y análisis de subgrupos se realizaron para explorar la heterogeneidad de estudio.
Resultados
En total, se incluyeron 31 estudios con 1.520 pacientes con cáncer gástrico y 2.265 pacientes AG en el meta-análisis. La sensibilidad resumen, especificidad, DLR +, DLR-, AUC y DOR para la detección de GC usando SPG eran (IC del 95%: 0,60-0,76) 0,69 (IC del 95%: 0,62 a 0,82) 0,73; IC 2,57 (95%: 1.82- CI 3,62) y 0,43 (95%: 0,34-0,54), CI 0,76 (95%: 0,72 a 0,80) y 6,01 (IC del 95%: 3,69 a 9,79), respectivamente. Para el cribado AG, la sensibilidad resumen, especificidad, DLR +, DLR-, AUC y DOR fueron (IC del 95%: 0,55 a 0,80) 0,69 (IC del 95%: 0,77-0,94) 0,88; IC 5,80 (95%: 3,06 a 10,99 ), y de 0,35 (IC del 95%: 0,24 a 0,51); IC 0,85 (95%: 0,82-0,88) y 16.50 (IC del 95%: 8,18 a 33,28), respectivamente. En el análisis de subgrupos, el uso de la combinación de la concentración de PGI y la proporción de PGI: PGII como medición de SPG para la detección de GC arrojó sensibilidad de (CI 95%: 0,66 a 0,75) 0,70, especificidad de CI 0,79 (95%: 0,79 0.80), DOR de CI 6,92 (95%: 4,36-11,00), y AUC de 0,78 (IC del 95%: 0,72 hasta 0,81), mientras que el uso de la concentración de PGI produjo sensibilidad de CI 0,55 (95%: 0,51-0,60) , una especificidad del (IC del 95%: 0,76 hasta 0,82) 0,79, DOR de (IC del 95%: 2,30 a 20,60) 6,88, y el AUC de 0,77 (IC del 95%: 0,73 a 0,92). Para el cribado AG, el uso de la proporción de PGI: PGII como medición de SPG produjo sensibilidad de (CI 95%: 0,52-0,83) 0,69, especificidad de 0,84 (IC del 95%: 0,68 a 0,93), DOR de 11,51 (95% CI : 6,14-21,56), y AUC de 0,83 (95% CI: 0,80 a 0,86), el uso de la combinación de la concentración de PGI y la proporción de PGI: sensibilidad rendimiento PGII de CI 0,79 (95%: 0,72-0,85), especificidad de 0,89 (IC del 95%: 0,85-0,93), DOR de 24,64 (IC del 95%: 6,95 a 87,37), y AUC de 0,87 (IC del 95%: ,81-0,92), al mismo tiempo, el uso de la concentración de PGI dió sensibilidad de (IC del 95%: desde 0,38 hasta 0,54) 0,46, especificidad de (IC del 95%: 0,91-0,95) 0,93, DOR de 19,86 (IC del 95%: 0,86 a 456,91), y AUC de 0,86 (IC del 95%: 0,52 a 1,00) .
Conclusión
SPG tiene un gran potencial como herramienta de cribado no invasivo, basado en la población en GC y detección AG. Además, dado el potencial sesgo de publicación y la alta heterogeneidad de los estudios incluidos, se necesitan más estudios de alta calidad en el futuro
Visto:. Huang Yk, Yu Jc, Kang Wm, Ma Zq, YE X, Tian Sb, et al. (2015) Importancia de suero pepsinógenos como un biomarcador para el cáncer gástrico y gastritis atrófica Screening: una revisión sistemática y meta-análisis. PLoS ONE 10 (11): e0142080. doi: 10.1371 /journal.pone.0142080
Editor: Hiromu Suzuki, Universidad Médica de Sapporo, Japón
Recibido: 24 Enero, 2015; Aceptado: 16 de octubre de 2015; Publicado: 10 de noviembre 2015
Derechos de Autor © 2015 Huang et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del apoyo de sus archivos de información en papel y
Financiación:. el presente estudio fue financiado por la Fundación de Ciencias Naturales Municipal de Beijing de China (Nº 7132209; http://www.bjnsf.org/nsf_xmsq/nsf_zzxm /). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el cáncer gástrico (CG) es el quinto cáncer más común y la tercera causa de muerte por cáncer en todo el mundo [1]. En la región de Asia y el Pacífico, la incidencia de la GC es alto en Japón, China, Corea, Singapur y Malasia y es baja en Tailandia, India, Nueva Zelanda y Australia [2]. Los síntomas clínicos en las fases iniciales de GC no son específicos; Por lo tanto, un gran número de pacientes con GC temprana no buscan atención médica adecuada hasta que la enfermedad ha progresado [3], y el pronóstico de los pacientes con cáncer gástrico avanzado sigue siendo pobre [4]. GC desarrolla de una manera escalonada, y los sujetos con lesiones precancerosas, tales como gastritis atrófica (AG), metaplasia intestinal (MI), y la displasia, puede estar en alto riesgo de desarrollar carcinoma de tiempo. Posteriormente, es importante para mejorar el pronóstico de los GC mediante la identificación de su población de alto riesgo. El desarrollo de herramientas para el diagnóstico precoz de la GC y lesiones precancerosas de GC es importante para reducir la mortalidad, el aumento de las tasas de supervivencia y mejorar la calidad de vida [5]. Endoscopia y biopsia son los patrones de referencia para el diagnóstico y la detección de GC y lesiones precancerosas de GC, pero su uso es limitado para el cribado de toda la población debido a su capacidad de invasión [6, 7]. Posteriormente, es necesario identificar nuevos, métodos simples y rentables y de detección manipulable para GC y lesiones precancerosas de GC.
pepsinógenos humanos son proenzimas de la pepsina, una enzima digestiva producida por célula principal. pepsinógenos humanos son bioquímicamente y inmunoquımicamente clasifican en dos grupos: pepsinógeno I (PGI) y pepsinógeno II (PGII) [8, 9]. PGI es secretada por las células principales y mucosas del cuello en las glándulas fúndica, mientras que PGII también es secretada por las células en el píloro y las glándulas de Brunner [10]. PGI y II son secretados en la luz gástrica, y aproximadamente el 1% se encuentran en el suero. pepsinógeno en suero (SPG) puede funcionar como un marcador del estado funcional y morfológica de la mucosa gástrica, incluyendo los cambios y la inflamación atrófica, como
H
.
pylori
, AG y la mensajería instantánea [11]. PGI en suero y niveles PGII se incrementan al aumentar la gravedad de
H
.
pylori
relacionados con la PI gastritis crónica. Sin embargo, cuando los cambios atróficos en el corpus se acompañan de una pérdida de células en el corpus, incluyendo aquellos que secretan PGI, el nivel de PGI disminuye, mientras que el nivel de PGII sigue siendo alta o estable. Por lo tanto, la proporción de PGI: PGII disminuye de una manera escalonada. Más severa atrofia está relacionado con un menor IGP: relación PGII. Los marcadores no invasivos PGI y PGII y su proporción se han propuesto como predictores de diversas patologías gástricas, incluyendo AG y IM [10, 12], que se definen como las lesiones precancerosas de GC [13]. Además, varios estudios de casos y controles y de cohortes han demostrado el valor predictivo de SPG para el diagnóstico y la detección GC, lo que sugiere que es posible utilizar para el cribado de SPG GC sobre la base de grandes poblaciones. En Japón, la detección SPG se ha convertido en la primera etapa de cribado GC, en lugar de fotofluorografía [14].
SPG ha sido comúnmente aceptada como un biomarcador útil para la detección y el diagnóstico GC AG, pero su eficacia sigue siendo controvertido. Para obtener estimaciones de resumen de la precisión diagnóstica de SPG para la detección de GC y para el diagnóstico de AG, se realizó el presente meta-análisis para evaluar el rendimiento diagnóstico global de SPG en pacientes con GC o AG.
Materiales y métodos
estrategia de búsqueda
se realizaron búsquedas electrónicas mediante PubMed, Embase, y la infraestructura de china Nacional del conocimiento (CNKI). Para evaluar el valor diagnóstico del SPG en GC, se utilizaron los siguientes términos de búsqueda: (1) (((((pepsinógeno [Título /Resumen]) y el cáncer gástrico [Título /Resumen])) O ((pepsinógeno [Título /Resumen ]) y el carcinoma gástrico [Título /Resumen])) O ((pepsinógeno [Título /Resumen]) y el carcinoma de estómago [Título /Resumen])) O ((pepsinógeno [Título /Resumen]) y el cáncer de estómago [Título /Resumen] ) en PubMed y CNKI; (2) (TÍTULO DEL RESUMEN-KEY-(pepsinógeno) y títulos ABSTR-KEY (cáncer de estómago)) o (((TÍTULO DEL RESUMEN-KEY-(pepsinógeno) y títulos ABSTR-KEY (cáncer gástrico)) o (título- ABSTR-KEY (pepsinógeno) y títulos ABSTR-KEY (carcinoma gástrico))) o (TÍTULO DEL RESUMEN-KEY-(pepsinógeno) y títulos ABSTR-KEY (carcinoma de estómago))) en Embase (ScienceDirect). Los términos de búsqueda utilizados para el diagnóstico AG por el SPG se presentaron de la siguiente manera: (1) ((((gastritis [Título /Resumen]) Y pepsinógeno [Título /Resumen])) O ((metaplasia intestinal [Título /Resumen]) Y pepsinógeno [Título /Resumen])) O ((displasia [Título /Resumen]) y pepsinógeno [Título /Resumen]) en PubMed y CNKI; (2) ((TÍTULO-ABSTR-KEY (pepsinógeno) y títulos ABSTR-KEY (gastritis)) o (TÍTULO-ABSTR-KEY (pepsinógeno) y títulos ABSTR-KEY (metaplasia intestinal))) o (TÍTULO-ABSTR -KEY (pepsinógeno) y títulos ABSTR-KEY (displasia)) en Embase (ScienceDirect). Se revisaron las listas de referencias de todos los artículos recuperados para identificar estudios adicionales potencialmente relevantes en la adherencia con los elementos de información preferidos para revisiones sistemáticas y meta-análisis (PRISMA) directrices.
Criterios de selección
Los estudios incluidos en el meta-análisis cumplieron con los siguientes criterios: (1) los estudios o resúmenes de los artículos fueron escritos en Inglés o chino; (2) todos los GC, AG, los pacientes de IM o displasia se confirmaron histológicamente por los patólogos; (3) los estudios de suero o plasma de pepsinógeno en GC, AG, IM o displasia detectado; (4) se recogió sangre periférica para la detección SPG antes del tratamiento; y (5) el estudio presenta la sensibilidad, la especificidad y los valores de corte claros. Si los artículos contenían las mismas o que se superponen los datos, se seleccionaron las poblaciones más grandes o más recientes. los datos no cualificados, publicaciones duplicadas, informes de casos, resúmenes de conferencias, opiniones, cartas a los editores de revistas, se excluyeron los artículos sin valor de corte claro, y estudios a pequeña escala con menos de 30 casos. Se evaluaron los estudios recuperados, y se extrajeron los datos relevantes de los estudios incluidos de forma independiente por dos investigadores (YK.H. y SB.T.). Las discrepancias se resolvieron mediante discusión
La extracción de datos y la evaluación de la calidad de los estudios
Los datos extraídos de estudios incluyó lo siguiente: (1) las características básicas de los estudios, incluyendo:. Nombre del primer autor; año de publicación; país de origen; el número de pacientes y controles; método de detección; valores de corte; diseño del estudio; Tipo patológica y la edad media; y (2) la precisión del diagnóstico, incluyendo la sensibilidad, especificidad, TP, FP, FN, y TN. La Evaluación de la Calidad de Precisión Los estudios de diagnóstico-2 (QUADAS-2) lista de control fue utilizado por dos revisores (C. Y. y YK.H.) para evaluar la calidad del estudio mediante RevMan 5.3 [15]. Sin embargo, los estudios no se excluyeron sobre la base de la calidad. Un gráfico de barras proporcionales y tabla resumen de las calificaciones de los revisores para cada criterio se representó para caracterizar los resultados de nuestra evaluación.
El análisis estadístico
Se calculó la sensibilidad agrupada, la especificidad agrupada, las probabilidades de diagnóstico ratio (DOR), la relación positiva de diagnóstico verosimilitud (DLR +), cociente de probabilidad de diagnóstico negativo (DLR-), y los intervalos de confianza del 95% (IC) para cada criterio. Un operador receptor resumen fue generado característica (SROC) curva y el área bajo la resumen operativo se calculó la curva característica (AUC) [16]. Para evaluar la utilidad clínica de SPG para GC y el diagnóstico AG, se representaron nomogramas de Fagan. El efecto umbral se evaluó mediante el análisis de correlación de Spearman. La heterogeneidad se evaluó a través de las I
2 estadísticas; Me
2 & gt; 50% indicó moderada a alta heterogeneidad [17]. Meta-regresión se realizó para identificar posibles fuentes de heterogeneidad. Los análisis de subgrupos también se llevaron a cabo según sea necesario. Se realizó un análisis de sensibilidad para evaluar los efectos de cada estudio individual en la precisión de la detección SPG Resumen de GC y AG. Un gráfico en embudo seguido de la prueba de la Begg y de Mazumdar fue utilizado para explorar el potencial sesgo de publicación. Todos los análisis se realizaron con Stata 12.0 (College Station, TX, EE.UU.), Meta-disco de software estadístico [18], y RevMan 5.3 (Cochrane, EE.UU.).
Resultados
La identificación de los estudios
Para el diagnóstico de GC, nuestra búsqueda de base de datos inicial recuperada 626 artículos publicados, 90 de los cuales eran duplicados y fueron excluidos. Entre los estudios restantes, 443 artículos no eran relevantes para nuestro tema de investigación, 47 eran metaanálisis o revisiones, y 4 fueron los comentarios o informes de casos. Por último, los artículos 42 fueron sometidos a análisis de texto completo. Uno de estos artículos se excluyó porque los datos no se pudieron obtener, 1 fueron excluidos debido a que los estudios no presentaron sensibilidad, especificidad, o valores de corte claros, 1 fue excluido debido a la combinación de SPG y otros marcadores serológicos, y 24 fueron excluidos por no incluir una prueba de diagnóstico de la enfermedad. En última instancia, 15 artículos elegibles se incluyeron en el presente metaanálisis [6, 19-32] (Figura 1A). Para AG, mensajería instantánea o diagnósticos de displasia, nuestra búsqueda de base de datos inicial recuperada 718 artículos publicados, 88 de los cuales eran duplicados y fueron excluidos. Entre los estudios restantes, 523 artículos que no cumplían con los criterios, 49 eran metaanálisis o revisiones, y 15 eran comentarios, cartas o informes de casos. Por último, los artículos 43 fueron sometidos a análisis de texto completo. Dos de estos artículos fueron descartados debido a que los datos no se pudieron obtener, 4 se descartaron los estudios no presentaron sensibilidad, especificidad, o valores claros de corte, 10 fueron descartados por no tener correlación con la prueba de diagnóstico de la enfermedad, 6 fueron descartados debido de la combinación de SPG y otros marcadores serológicos, y 5 se han descartado debido a la aplicación de SPG en el diagnóstico GC. Dieciséis artículos elegibles se incluyeron en el presente meta-análisis [12, 31, 33-46] (Figura 1B). No se obtuvieron los estudios relevantes publicados
(a) Diagrama de flujo para GC.; (B) Diagrama de flujo para AG.
Características del estudio y evaluación de la calidad
Las características de los estudios incluidos se resumen en la Tabla 1. En pocas palabras, los 31 estudios de 13 países representados. En total, 27 estudios fueron publicados en Inglés, 2 fueron escritos en chino, y se anotó 1 en coreano. En general, 1.520 pacientes GC y 27,723 muestras de control se incluyeron en 15 estudios con respecto al diagnóstico GC. Un total de 2.265 pacientes AG y 2.660 muestras de control se incluyeron en los 16 estudios con respecto al diagnóstico de AG. Todos los pacientes fueron diagnosticados por endoscopia y biopsia. Los estudios fueron publicados desde 1991 hasta 2014 y se utilizan distintos métodos de detección y los valores de corte, aunque la mayoría de los ensayos de radio-inmunidad involucradas (RIA) y ensayos de inmunoabsorción ligado a enzimas (ELISA). Los valores de corte más comúnmente utilizados fueron PG I≤70 ng /ml y PG I: PG II≤3.0 (Tabla 1). Cuatro artículos contenían diferentes puntos de corte en el mismo estudio, y se seleccionaron los valores de corte con el índice más alto de Youden para el presente análisis. Para el diagnóstico GC, los rangos de sensibilidad y especificidad fueron 37-91% y 36-97%, respectivamente, y la sensibilidad y especificidad rangos para el diagnóstico de AG utilizando SPG eran 17-91% y 39-100%, respectivamente.
Una evaluación de los estudios por QUADAS-2 se presenta en la figura 2. la calidad general de los estudios elegibles para el diagnóstico GC no era robusto, pero los estudios mostró una buena calidad general con respecto al diagnóstico de AG . El estándar de prueba del índice de referencia y no tuvo un efecto de interacción para cualquiera de los estudios incluidos. Para el diagnóstico de GC, 6 de los 15 estudios incluidos tenían un diseño de cohorte, y 9 fueron estudios de casos y controles. Para el diagnóstico AG, 13 de los 16 estudios incluidos tenían un diseño de cohorte, y 3 eran estudios de casos y controles. Para el diagnóstico de GC, todos los estudios tenían estrictas normas de referencia, y 9 contenían criterios de inclusión y exclusión claramente definidos. Tres de los 15 estudios incluidos no emplean un intervalo apropiado entre el patrón de referencia y la prueba de índice, que potencialmente llevó a la introducción de sesgo. Para el diagnóstico de AG, todos los estudios incluidos también tenían patrones de referencia estrictas y emplean un intervalo apropiado entre el patrón de referencia y la prueba de índice; 10 contenía claramente definidos los criterios de inclusión y exclusión, y 6 no lo hicieron
(a) riesgo de sesgo y de aplicabilidad preocupaciones gráfico:. Juicios revisores acerca de cada dominio se presenta en forma de porcentajes a través de los estudios incluidos para GC; (B) Riesgo de sesgo y aplicabilidad se refiere Resumen: juicios de los revisores acerca de cada dominio para cada estudio incluido para GC; (C) Riesgo de sesgo de aplicación Las preocupaciones gráfico: juicios de los revisores acerca de cada dominio se presenta en forma de porcentajes a través de los estudios incluidos para AG; (D) Riesgo de sesgo y aplicabilidad se refiere Resumen:. Juicios revisores acerca de cada dominio para cada estudio incluido para AG
La precisión diagnóstica de SPG en GC y AG
Un bosque parcela se utilizó para demostrar la sensibilidad, especificidad, DLR +, y DLR- para la detección de SPG en la detección y el diagnóstico GC AG. El I
2 valores de la sensibilidad resumen, especificidad resumen, resumen DLR +, y DLR- Resumen de los estudios de GC fueron 88,27% (IC del 95%: 83,46 a 93,07%), 99,61% (IC del 95%: 99,55-99,66 %), 90,39% (IC del 95%: 90,39 a 95,41%) y 85,21% (IC del 95%: 78,74 a 91,68%), respectivamente. El I
2 valores de la sensibilidad resumen, especificidad resumen, resumen DLR +, y DLR- Resumen de los estudios de AG fueron 93,67% (IC del 95%: 91,58 a 95,76%), 97,57% (IC del 95%: 96,98-98,17 %), 93,82% (IC del 95%: 93,82 a 96,69%) y 96,57% (IC del 95%: 95,63 a 97,51%), respectivamente. Los resultados indicaron una alta heterogeneidad en los estudios incluidos en la muestra. Por lo tanto, se realizó un modelo de efectos aleatorios. La sensibilidad resultante resumen, especificidad resumen, resumen DLR +, y DLR- Resumen de los estudios de GC fueron (IC del 95%: 0,60 a 0,76) 0,69 (IC del 95%: 0,62 a 0,82) 0,73, IC 2,57 (95%: 1.82- CI 3,62) y 0,43 (95%: 0,34-0,54) (Fig 3), respectivamente. La sensibilidad resultante resumen, especificidad resumen, resumen DLR +, y DLR- Resumen de los estudios de AG fueron (IC del 95%: 0,55-0,80) 0,69 (IC del 95%: 0,77 hasta 0,94) 0,88, IC 5,80 (95%: 3.06- CI 10,99) y 0,35 (95%: 0,24-0,51) (Fig 4), respectivamente. Los gráficos SROC con una región de confianza del 95% y una región de predicción del 95% se presentan en la figura 5 y los diagramas de bosque de DOR se presentan en la Figura 6. Para GC, el AUC fue de 0,76 (IC del 95%: 0,72-0,80), y DOR (IC del 95%: 3,69 a 9,79) 6,01. Para AG, el AUC fue (IC del 95%: 0,82 a 0,88) 0,85, y el DOR fue 16,50 (IC del 95%: 8,18 a 33,28). En nuestro estudio, se realizó un análisis de correlación de Spearman para explorar posibles efectos de umbral. coeficiente de correlación de Spearman para GC fue 0,486 (p = 0,066), y el coeficiente de correlación de Spearman para AG fue 0,362 (p = 0,169), lo que indica ningún efecto umbral. Para evaluar la utilidad clínica de la prueba de índice, nomograma de un Fagan fue generado para comparar las probabilidades previas y posteriores (Fig 7). Para GC, cuando se especifica una probabilidad a priori de 20%, la probabilidad posterior positividad aumentó a 39%, con una DLR + de 3,00. Además, la negatividad probabilidad posterior se redujo a 10,00%, con un DLR- de 0,43. Un resultado similar se observó en el diagnóstico AG: cuando se especifica una probabilidad a priori de 20%, la positividad probabilidad posterior aumentó a 59%, con una DLR + de 6,00, y la negatividad probabilidad posterior se redujo a 8,00%, con un DLR- de 0,35 . Estos hallazgos sugieren un valor moderado para SPG en el diagnóstico de GC y AG
(a) La sensibilidad resumen fue de 0,69 (IC del 95%: 0,60 a 0,76; I 2 = 88,27%; n = 15).; (B) La especificidad resumen de todos los artículos fue de 0,73 (IC del 95%: 0,62 a 0,82; I 2 = 99,61%; n = 15); (C) El resumen DLR + de todos los artículos era 2,57 (IC del 95%: 1,82 a 3,62; I 2 = 90.39%; n = 15); (D) El DLR- resumen de todos los artículos fue de 0,43 (IC del 95%: 0,34-0,54; I 2 = 85.21% n = 15) guía empresas
(a) La sensibilidad resumen fue de 0,69 (95%. CI: 0,55-0,80; I 2 = 93,67%; n = 16); (B) La especificidad resumen de todos los artículos fue de 0,88 (IC del 95%: 0,77 a 0,94; I 2 = 97,57%; n = 16); (C) El resumen DLR + de todos los artículos era 5,80 (IC del 95%: 3,06 a 10,99; I 2 = 93,82%; n = 16); (D) El DLR- resumen de todos los artículos fue de 0,35 (IC del 95%: 0,24-0,51; I 2 = 96.57% n = 16).
(a) SROC de SPG en el diagnóstico de GC ; (B) En el Informe especial de SPG en el diagnóstico de AG
(a) Para la detección de GC, el DOR (IC del 95%: 3,69 a 9,79) 6,01.; (B) Para la detección AG, el DOR (IC del 95%: 8,18 a 33,28) 16.50.
(a) parcela Fagan para la detección de GC; (B) para la detección de parcela Fagan AG.
Meta-regresión y análisis de subgrupos
Para explorar las posibles fuentes de heterogeneidad entre los estudios, un meta-regresión se realizó tanto para GC y AG. Los resultados indicaron que la escala de los pacientes incluidos podría representar una fuente potencial de heterogeneidad para el diagnóstico GC (P = 0,0080), mientras que el diseño del estudio (P = 0,0295), el método de detección de SPG (P = 0,0343) y la medición de SPG (P = 0,0334) fueron las principales fuentes de heterogeneidad para el ensayo de SPG en la detección AG. En consecuencia, se realizaron análisis de subgrupos, como se muestra en la Tabla 2 y la Tabla 3. Para GC, los resultados indicaron que los estudios con menos de 50 pacientes mostraron un aumento de la exactitud diagnóstica de la detección de SPG en comparación con los estudios con más de 50 pacientes. Se obtuvieron resultados similares en los subgrupos con las siguientes características: el uso del método ELISA, el uso de la combinación de concentración de PGI y la relación de la IGP: PGII como medida de SPG, los estudios con intervalo apropiado entre la prueba normalizada y el índice, de casos y controles diseño y estudios no contienen criterios de inclusión y exclusión claramente definidos. Un inmunoensayo turbidimétrico con látex mejorado (L-TIA) se utiliza comúnmente para cuantificar proteínas de suero [47], y Huang M et al. estableció el uso de intervalos de referencia (RIS) para SPG en una población china sana usando L-TIA [48]. No se identificó un número suficiente de estudios para evaluar la precisión diagnóstica de la prueba L-TIA; Por lo tanto, no hemos incluido la L-AIT en nuestro análisis de subgrupos para la GC. Para AG, la exactitud de diagnóstico de las pruebas de SPG fue mayor en los estudios que utilizan combinación de concentración de PGI y la proporción de PGI: PGII como la medición de SPG que en los estudios con otras mediciones de SPG. Hallazgos similares se encontraron en los estudios con diseño de cohortes, la inclusión no identificados con claridad y criterios de exclusión y el uso del método RIA. La precisión de diagnóstico Resumen de los estudios con el uso del método L-AIT o concentración de PGII como medida de SPG no se calcularon debido a un número insuficiente de estudios.
El análisis de sensibilidad
se realizó un análisis de sensibilidad para evaluar los efectos de cada estudio individual en la precisión de la detección resumen SPG para GC y AG, como se muestra en la Tabla 4 y la Tabla 5. Después de cada estudio se extrae por separado, la sensibilidad resumen, especificidad, DOR y los rangos de las AUC con IC del 95% se calcularon. Encontramos una precisión diagnóstica relativamente estable de detección de SPG para GC y AG en cada grupo.
El sesgo de publicación
Para analizar el sesgo de publicación de los estudios incluidos, embudo de Begg parcela se construyó. Como se muestra en la figura 8, el valor de p fue 0,002 para la CG y & lt; 0,001 para AG, lo que indica el potencial sesgo de publicación entre los estudios
(a) gráfico en embudo de Begg para GC.; (B) del gráfico en embudo Begg para AG.
Discusión
GC fue tercera causa mundial de mortalidad por cáncer en 2012 y fue responsable de 723,100 muertes [49, 50]. Corea, Japón y China se encuentran entre las zonas con mayor riesgo de GC [51]. A pesar de la tasa de disminución en la incidencia de GC observado en todo el mundo, su pronóstico sigue siendo pobre. Para mejorar efectivamente la tasa de supervivencia de GC, la mejora de las herramientas de detección a gran escala para el diagnóstico precoz de la GC y la identificación de las personas en alto riesgo de GC debe ser desarrollado. Las lesiones precancerosas de GC incluyen AG, MI y displasia, y se ha estimado que el 0% -1,8%, 0% -10%, -73% y el 0% de los pacientes con AG, MI y displasia, respectivamente, a los avances GC al año [52]. Varias pruebas no invasivas, incluyendo fotofluorografía, los niveles séricos de PGI y PGII y
H
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pylori
serología, se llevan a cabo para la detección de lesiones precancerosas del GC o GC. Sin embargo, fotofluorografía tiene varias desventajas, como la exposición a los rayos X para las personas que posean una pantalla y una baja sensibilidad en la detección temprana de GC [10].
H
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serología tampoco es ventajosa como una sola modalidad de cribado debido a su baja especificidad en lesiones precancerosas distintivas [53]. SPG es un biomarcador utilizado para identificar AG, y su utilidad potencial en el diagnóstico de GC ha sido demostrado por numerosos estudios. Posteriormente, los programas de cribado de cáncer en Japón han aceptado la medición de SPG como prueba de cribado no invasivo de la GC. La medición de llegada no puede detectar AG o IM de una manera no invasiva, lo cual es útil para reducir la morbilidad y mortalidad relacionadas de GC. Además, el coste para la detección de un solo caso de cáncer de SPG es mucho menor que para el cribado convencional ($ 37,360 por el cribado convencional vs. $ 19.282 por pruebas de SPG) [14]. Sin embargo, sólo unos pocos meta-análisis sobre la exactitud de SPG para predecir GC o lesiones precancerosas del GC están disponibles. El presente estudio realizado un meta-análisis para aclarar el valor diagnóstico de SPG
En el presente estudio, incluyendo un total de 3.785 pacientes, se detectó una moderada capacidad para SPG para detectar GC y AG.; Resumen de la sensibilidad y especificidad para el diagnóstico Resumen GC fueron de 0,69 (IC del 95%: 0,60 a 0,76) y 0,73 (IC del 95%: 0,62 a 0,82), respectivamente. Al mismo tiempo, la sensibilidad y la especificidad resumen resumen para el diagnóstico AG fueron de 0,69 (IC del 95%: 0,55 hasta 0,80) y 0,88 (IC del 95%: 0,77 a 0,94), respectivamente. Los valores de AUC se calcularon para evaluar la capacidad de discriminación de este método de diagnóstico [54]. DOR combina sensibilidad y especificidad para evaluar la precisión diagnóstica. El AUC y DOR de la prueba para el diagnóstico de SPG GC fueron de 0,76 (IC del 95%: ,72-0,80) y 6,01 (IC del 95%: 3,69 a 9,79), respectivamente. Para AG, el AUC y DOR fueron (IC del 95%: 0,82 a 0,88) 0,85 y 16,50 (IC del 95%: 8,18 a 33,28), respectivamente. Una parcela Fagan indicó que el uso de SPG podría mejorar moderadamente la tasa de detección de GC y AG, lo que confirma una moderada eficacia de la detección de SPG en GC y el diagnóstico AG. Sin embargo, creemos que la detección SPG tiene un papel potencialmente importante en la detección de masas GC, especialmente en la identificación de poblaciones en alto riesgo de GC [25]. El estudio realizado por Jennifer M Yeh y sus colegas sugirieron que la orientación fumadores de alto riesgo para el cribado SPG podría ser una estrategia rentable para reducir de tipo intestinal no cardias GC mortalidad [55]. Si se combina con un método de cribado GC adicional, tal como suero MG7-Ag, gastrina-17 en suero, la grelina en suero y de la familia factor trébol suero 3 (TFF-3), la eficiencia de la detección GC podría mejorarse. La combinación de suero IgG anti-
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anticuerpo, gastrina, PG I y PG II se identificó a ser útil para predecir la presencia de GC [56]. Susumu Aikou et al demostraron que el suero TFF-3 podría ser un marcador eficaz de GC con una sensibilidad del 80,9% y una especificidad de 81,0%, mientras que la combinación de TFF-3 suero y estadística de detección de tumor mejorado significativamente SPG en comparación con TFF3 o SPG solo [57]. Zhigang Huang y sus colegas también sugirieron que la prueba combinada de TFF-3 en suero y SPG podría mejorar más la eficacia del cribado GC [58]. Además, las combinaciones de SPG, gastrina-17 y
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también puede identificar AG con mayor eficacia [59, 60]. Los niveles plasmáticos de grelina se indicó que era una buena correlación con los niveles séricos de PGI, así como la relación PGI /II en pacientes AG, lo que sugiere que podría ser un marcador no invasivo intrigante para AG [61]. No se observó relación inversa entre la grelina y GC, lo que sugiere un posible papel de la grelina en suero como un biomarcador de GC [62]. Basan en el rápido crecimiento del área de investigación de la proteómica, prometiendo GC suero y biomarcadores AG se espera que se desarrollen en un futuro próximo [63]. Estos estudios pueden provocar investigaciones más detalladas que conducen a la identificación de un panel de marcadores serológicos de diagnóstico aplicables a los programas de vigilancia GC
La heterogeneidad significativa se observó en la interpretación de los resultados de los 11 estudios incluidos para GC:. (1) las fuentes potenciales de heterogeneidad derivada de las diferentes escalas utilizadas por los pacientes fueron explorados por el meta-regresión. Algunos estudios se centraron en el valor de detección de detección de SPG para GC, lo que conduce a la inclusión de un menor número de pacientes y más controles, mientras que otros se centraron en confirmar el valor diagnóstico de la detección de SPG. Los estudios con un número menor de pacientes pueden haber encontrado una menor fiabilidad del SPG como prueba diagnóstica. (2) 3 estudios no mostraron un intervalo apropiado entre el patrón de referencia y la prueba de índice. En esta configuración, si SPG se ha detectado mucho antes de la endoscopia, la condición del paciente progresaría. Si los pacientes con detección de SPG positivo recibieron un tratamiento especial antes de someterse a una endoscopia y biopsia, esta condición podría haber interferido con los resultados de las pruebas de diagnóstico. El intervalo claro entre la detección de SPG y biopsia endoscópica potencialmente constituye una fuente de heterogeneidad. (3) Dos de los 15 estudios incluidos exclusivamente pacientes reclutados GC tempranas, y las concentraciones de SPG de pacientes GC principios pueden diferir de las de pacientes con cáncer gástrico avanzado, lo que constituye otra fuente potencial de heterogeneidad. (4) Siete de los 15 estudios incluidos utilizaron RIA para detectar SPG, 3 utilizó ELISA, 3 CLIA utilizado, y sólo el 2 utiliza L-AIT. Estos métodos de detección diferentes podrían haber generado diferentes rangos normales y los valores de SPG de corte. Aunque el presente estudio indica que la detección mediante ELISA SPG mostraron un aumento de la precisión diagnóstica, esta diferencia podría inducir potencial heterogeneidad. Para el diagnóstico AG, el diseño del estudio, método de detección y medición de SPG SPG constituyen importantes fuentes de heterogeneidad entre los estudios. Trece de 16 estudios tenían diseño de cohortes, mientras que 3 tenían el diseño de casos y controles.
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