Krooninen sairaus

tiivistelmä

Background

tunnistaminen kirurgisia ei-pienisoluisen keuhkosyöpä (NSCLC) potilailla, joilla on huono ennuste on etusijalla kliinisen onkologian koska niiden korkea 5 vuoden kuolleisuus. Tämä meta-analyysi selvitti ennusteen arvioinnissa maksimaalisen standardoidun oton arvo (SUV

max), metabolinen kasvaimen tilavuus (MTV) ja leesion kokonaisalasta glykolyysin (TLG) on tautivapaan elinajan (DFS) ja kokonaiseloonjääminen (OS) kirurgisen NSCLC potilaat.

Materiaalit ja menetelmät

MEDLINE-, EMBASE ja Cochrane Kirjastot järjestelmällisesti etsittiin vasta 1. elokuuta 2015. Mahdolliset tai retrospektiivinen tutkimukset, jotka arvioitiin ennustetekijöiden roolit preoperatiivisen 18F-FDG PET /TT täysin DFS ja käyttöjärjestelmän tietoja kirurgisen NSCLC potilasta mukana. Vaikutus SUV

max, MTV tai TLG eloonjäämiseen mitattiin hazard ratio (HR). Alaryhmä analyysit suoritettiin perustaksi tautien vaiheessa patologinen luokittelu, kirurgian vain ja cut-off-arvot.

Tulokset

Kolmekymmentäkuusi tutkimukset koostuu 5807 potilasta otettiin mukaan. Yhdistetty tuntiin DFS oli 2,74 (95% CI 2,33-3,24, oikaisemattomat) ja 2,43 (95% CI: 1,76-3,36, oikaistu) SUV

max, 2,27 (95% CI 1,77-2,90, oikaisemattomat) ja 2,49 (95% CI 1,23-5,04, oikaistu) MTV, ja 2,46 (95% CI 1,91-3,17, oikaisemattomat) ja 2,97 (95% CI 1,68-5,28, oikaistu) varten TLG. Yhdistetty tuntiin OS oli 2,54 (95% CI 1,86-3,49, oikaisemattomat) ja 1,52 (95% CI 1,16-2,00, oikaistu) SUV

max, 2,07 (95% CI 1,16-3,69, oikaisemattomat) ja 1,91 ( 95%: n luottamusväli 1,13-3,22, oikaistu) MTV, ja 2,47 (95% CI 1,38-4,43, oikaisemattomat) ja 1,94 (95% CI 1,12-3,33, oikaistu) varten TLG. Begg testi havaita julkaisu bias, verhoiluun ja täyttää menettely suoritettiin, ja vastaavia HRS saatiin. Prognostisia rooli SUV

max, MTV ja TLG jäi samanlainen alaryhmä analyysit.

Johtopäätökset

Korkea arvot SUV

max, MTV ja TLG ennusti korkeampaa uusiutumisen riskiä tai kuoleman potilailla, joilla on kirurgisen NSCLC. Suosittelemme käyttö FDG PET /TT valita potilaat, joilla on suuri riski taudin uusiutumisen tai kuoleman ja voivat hyötyä aggressiivisia hoitoja.

Citation: Liu J, Dong M, Sun X, Li W, Xing L, Yu J (2016) Prognostic arvo

18F-FDG PET /CT Kirurginen ei-pienisoluinen keuhkosyöpä: meta-analyysi. PLoS ONE 11 (1): e0146195. doi: 10,1371 /journal.pone.0146195

Editor: Santosh Patnaik, Roswell Park Cancer Institute, Yhdysvallat |

vastaanotettu: 17 syyskuu 2015; Hyväksytty: 13 joulukuu 2015; Julkaistu: 04 tammikuu 2016

Copyright: © 2016 Liu et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään

Data Saatavuus: kaikki asiaankuuluvat tiedot kuuluvat paperin ja sen tukeminen Information tiedostoja.

Rahoitus: Tätä työtä tukivat osittain avustusta National Health ja perhesuunnittelu komission Institutes of kansantasavallan Kiinan (201402011) ja avustuksia National Natural Science Foundation of China (81272502 ja L1322016) ja LX. Rahoittajat ollut mitään roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.

Johdanto

kehittyneiden diagnostisten ja seulontamenetelmiä johtanut lisääntyneeseen varhaisten järjestetään ei-pienisoluisen keuhkosyövässä (NSCLC) ja parannettu kovettuu tavallisilla leikkaus [1]. 5 vuoden pysyvyys resektion jälkeen paikallista NSCLC lähestyy vaatimaton 50% huolimatta parannetusta kirurgisia tekniikoita ja kehittyneitä adjuvanttihoito [2, 3]. Ei ennustetekijä, paitsi vaihe ja potilaan toimintakyvystä, määritettiin lopullisesti vuonna NSCLC. Tarkka markkereita olisi korvaamaton ositusta potilaiden liitännäishoitona ja ennustaa tuloksia.

18F-fluorodeoksiglukoosia (FDG) positroniemissiotomografia /tietokonetomografiaa (PET /CT) on standardi modality varten lavastus, hoitovasteen seuranta ja ennuste ennusteen erilaisia ​​kasvaimia, mukaan lukien NSCLC [4, 5]. Standardoitu oton arvo (SUV) on semikvantitatiivinen määrittäminen normalisoitu pitoisuus radioaktiivisuuden, ja maksimi SUV (SUV

max) on yleisimmin sovellettu parametri kliinisessä työssä [6]. Volumetrinen muuttujat, kuten metabolisen kasvaimen tilavuus (MTV) ja leesion kokonaisalasta glykolyysin (TLG), käytettiin myös äskettäin heijastamaan sairauksien esiintyvyys ja kasvaimen aggressiivisuutta NSCLC [4, 7]. Useat viimeaikaiset järjestelmällistä katsausta ja meta-analyysit [8-10] mukaan SUV oli negatiivinen korrelaatio ennusteeseen heterogeenisissä ryhmissä NSCLC potilaiden. Im et al. [11] tehtiin merkittäviä prognostisia arvot MTV ja TLG eloonjäämiseen NSCLC potilailla. Kuitenkin laatu tehtyjen tutkimusten ei ole järjestelmällisesti arvioitu, ja niiden kliiniset piirteet eivät ole täysin arvioitavaa edelleen arvioitava mahdollisuudet yhdistyksen välillä SUV tai tilavuuden parametrien ja ennusteen kirurgisissa NSCLC.

Siksi teimme meta-analyysi tunnistaa, arvioida ja syntetisoida julkaistujen tutkimusten tulokset on tarkasteltu ennusteen arvioinnissa SUV

max, MTV ja TLG on tautivapaan elinajan (DFS) ja kokonaiseloonjääminen (OS) kirurgisissa pienisoluista keuhkosyöpää.

Materiaalit ja menetelmät

haku strategia ja hyväksyttävät kriteerit

MEDLINE-, EMBASE ja Cochrane Library etsittiin ja päivitetään 1. elokuuta 2015. seuraavia termejä käytettiin: ”non-small keuhkosyöpä ”TAI” NSCLC ”TAI” syöpä, ei-pienisoluinen keuhkosyöpä ”JA”

18F-FDG ”TAI” fluorodeoksiglukoosia ”TAI” PET ”TAI” positroniemissiotomografia ”JA” survival ”TAI” paikallinen ohjaus ” TAI ”ennustetekijöiden” TAI ”tulos” TAI ”ennustaa” ja ”leikkaus” tai ”resect” TAI ”toiminta”. Arviot, tapaustutkimuksia, konferenssi tiivistelmiä ja pääkirjoitukset jätettiin pois.

Kaksi tekijää itsenäisesti etsinyt artikkeleita ja suoritetaan alustava seulonta tunnistaa otsikot ja tiivistelmät. Artikkelit ovat tarkastelleet jos ne ilmoitetaan ennustetta kirurgisesti resektoitiin NSCLC potilaalla on operatiivinen

18F-FDG PET /TT kuvantamisen alkuperäisten tietojen perusteella. Koko artikkelia käytettiin toisen seulontaan. Seuraavat sisällyttäminen kriteerit meta-analyysissä käytettiin: (1) mahdollinen tai retrospektiivinen tutkimukset tutkivat korrelaatio FDG sisäänoton kanssa DFS, toistuminen-elinaika (RFS), ja /tai OS; (2) patologinen vaiheessa I-IIIA NSCLC potilailla, jotka saivat diagnostinen

18F-FDG PET /TT skannauksen ennen käsittelyä; (3), joita hoidettiin pelkästään leikkauksen tai adjuvanttihoito; (4) Eloonjääntitulokset arvioitu yksityiskohtaisesti; ja (5) kirurgisissa toimenpiteissä mukana joko täydellinen anatominen asemointia tai rajoitettu keuhkojen resektio ovatko he tehtiin avointen thoracotomy tai videoavusteinen rintakehä leikkausta. Konsensus ratkaistu poikkeamia.

Tutkimukset joka osallistui potilaita, joilla pienisoluinen keuhkosyöpä (SCLC) olivat sopivia, jos yli 95%: lla potilaista oli NSCLC. Potilaat, joilla on edennyt pitkälle (IIIB-IV) myös osuus oli alle 5%: n mukana tutkimuksissa. Aineisto osittain uutettu, kun vain tietyt alaryhmä analyysit tavannut kriteerit. Tutkimukset että mukana potilaita, jotka saivat neoadjuvant hoidon suljettiin pois. Vain uusin tai täydellinen raportti oli mukana, kun selviytyminen tulokset samalla potilasryhmällä raportoitu useammin kuin kerran.

Data Extraction

Data uutto suoritettiin yhteisymmärryksessä Preferred Reporting asiat systemaattinen arvostelut ja meta-analyysit (PRISMA) ohjaus (S1 PRISMA tarkistuslista) [12]. Kaksi tutkijaa itsenäisesti uuttaa tietoa, kuten ensimmäinen kirjoittaja, julkaisuvuosi, maa, tutkimuksen suunnittelu, otoskoko, vaiheessa hoito, ja elossaolopäätetapahtumiin. Ensisijainen päätepiste oli DFS, joka mitattiin määritellyn lähtökohtana jokaisessa tutkimuksessa päivämäärän toistumisen tai ensimmäisen etenemistä. OS otettiin toissijainen päätepiste ja määritellään aika lähtöpisteestä sovelletaan jokaisessa tutkimuksessa kuolemaan.

Tutkimus Laadunvalvonta

Kolme tutkijat tarkistetaan ja sai jokainen artikkeli itsenäisesti käyttäen laatu asteikko (S1 File). Laadun arviointi sisältyi neljä muutettujen osien käyttö perustuu samoihin tutkimuksiin: tieteellisiin, yleistettävyyttä Tulosten tietoanalyysit, ja PET raportit [13-15]. Viisi kohteita havaittiin kussakin osassa. Kohta arvo 0, 1, tai 2 teki jokaiseen. Yksimielisyyteen päästiin kaikkien tutkijat läsnä, joka taataan objektiivisuus pisteiden ja oikea tulkinta. Lopulliset tulokset ilmaistaan ​​prosentteina, ja suuremmat arvot heijastavat suurempaa johdonmukaisuus laadun arviointiin standardeja. Jokainen artikkeli jonka lopullinen pistemäärä 60% suljettiin pois.

Tilastollinen analyysi

Review Manager tilasto-ohjelmalla (RevMan, versio 5.3) käytettiin. Vaikutus SUV

max, MTV ja TLG on DFS ja OS mitattiin hazard ratio (t). Survival tiedot poimittiin käyttäen menetelmää ehdotti Tierney et al. [16]. Cut-off-arvot SUV

max, MTV ja TLG ja rajaaminen kynnysarvot MTV ja TLG määritettiin perustuen määritelmään sovelletaan kussakin tutkimuksessa. Korjaamattomissakin oikaistu arvot poimittiin riskien mittauksiin. Poimimamme HR arvion ja 95% luottamusväli (CI) suoraan kunkin tutkimuksen, jos se sallitaan kirjoittajat.

P

arvoja log-rank-testi, numero analysoidaan kussakin ryhmässä, ja tapahtumien määrä uutettiin arvioida yksiulotteista HR epäsuorasti. Väliset korrelaatiot laatupisteet ja potilaiden määrä mitattiin käyttäen spearmanin järjestyskorrelaatiokerroin.

heterogeenisuus arvioitiin käyttämällä Cochrane Q testi ja

I

2

[17].

P

0,05 Q testissä katsottiin merkitseväksi heterogeenisyys.

I

2

arvo 0% osoittaa, ettei heterogeenisyys, joiden arvo on alle 25% kertoo alhainen heterogeenisyys, arvo 25,1-50% kertoo kohtalainen heterogeenisyys, ja arvo yli 50% kertoo merkittävä heterogeenisyys [18]. Kiinteä vaikutus mallia käytettiin laskemiseen yhdistettyä HRS kun mitään, alhainen tai kohtalainen heterogeenisuus havaittiin. Satunnainen vaikutukset mallia sovellettiin, kun tuntuvaa eikä merkittävää heterogeenisyyttä havaittu. HR suurempi kuin 1 hiljaista elinajan tuloksia potilaissa, joilla on korkea SUV

max, MTV tai TLG, mutta HR alle 1 hiljaista Survival hyötyä potilaille, joilla on korkea SUV

max, MTV tai TLG. Alaryhmä analyysit suoritettiin perustuvat histologinen alatyyppi, patologinen vaiheessa leikkauksen vain ja cut-off-arvot.

Mahdollisuus julkaisun bias arvioitiin käyttäen silmämääräisesti suppilon juoni. Begg testi suoritettiin meta-analyysissä, johon sisältyi yli 10 tutkimuksia [19, 20]. Olemme myös suorittaa ei-parametriset ”leikata ja täytä” menettelyt edelleen arvioida mahdollisten julkaisuharhan vaikutus [21, 22]. Tämä menettely laskee uuden yhdistetään HR joka sisältää hypoteettinen puuttuvat tutkimukset.

Tulokset

Tutkimus ominaispiirteet ja laadullinen arviointi

Kolmekymmentäkuusi tukikelpoisia tutkimuksessa otettiin mukaan meta-analyysin [ ,,,0],23-58] (kuvio 1, taulukot 1 ja 2). Ainoastaan ​​kahdessa [31, 37] oli prospektiivisesti suunniteltu. Tutkimukset julkaistiin vuosina 2000 ja 2015, ja näytteen kokoa vaihteli 49-530 aiheita (mediaani 102). Vain 5 SCLC [40, 51] potilasta miksattu analyysi 5807 potilasta. Neljässä tutkimuksessa puuttui raakatietoja vaiheessa [23, 29, 40, 49], mutta jakautuminen vaiheissa I, II, III ja IV olivat 80,4%, 14,2%, 4,5% (2,7% IIIA, 0,9% IIIB, ja 0,9% vaiheen III) ja 0,9%: lla. Taulukossa 1 luetellaan PET /TT ja malleja. Annos FDG pistetään vaihteli 150-666 MBq perustuu eri yksittäisten skannauksen protokollia. Aika kesto ennen skannausta oli 40-60 minuuttia 28 tutkimuksissa, 81 minuuttia 1 tutkimuksessa, 90 minuuttia 1 tutkimuksessa ja ei ilmoiteta 6 tutkimuksissa. SUV

max mitattiin 34 tutkimuksissa [23-25, 28-58], joka normalisoidut arvot painon. MTV mitattiin 7 tutkimuksissa [24, 26-29, 52, 53], ja TLG mitattiin 7 tutkimuksissa [24, 26, 27, 29, 52, 53, 56]. Kiinteä SUV 2,5 [27, 28, 52, 56], kaltevuus segmentointi menetelmän [29], joka on 50% SUV

max [24], joka on 42% SUV

max [53], ja välikarsinan tausta SUV

tarkoittaa plus 2 standardipoikkeamaa [26] mukautettiin segmenttiin määriä kiinnostusta. Vähintään

P

arvo, vastaanotin käyttöominaisuudet (ROCS), ja mediaani sovellettiin useimmissa tutkimuksissa määrittää cut-off-arvot. Mediaani katkaisurajapisteet oli 5,90 (2,4-20) SUV

max. Cut-off-arvot MTV olivat välillä 2,95 ja 37,34 cm

3 (mediaani 11,197 OS ja 10,29 DFS), ja TLG arvot vaihtelivat +9,61-407,48 (mediaani 26,739 OS ja 29,221 DFS).

oikaistu HRS määritettiin 25 tutkimuksiin. Useimmat riskimittarit oikaistiin kasvaimen koon tai T vaiheessa, vaihe, ikä, sukupuoli ja histologia, ja muut tutkimukset oikaistiin imusolmuke tila, erilaistumista ja CEA tasolla.

Kaksikymmentäseitsemän julkaistut tutkimukset täydellinen resektiota niinkin 100%, kun taas loput tutkimukset eivät raportoineet hinnat. Keskimääräinen (keskiarvo tai mediaani) seuranta-ajan annettiin 29 tutkimuksissa ja vaihteli 16,6-64kuukausi (mediaani 32,0 kuukautta). Seuranta-malli on raportoitu yksityiskohtaisesti 11 tutkimuksissa, mutta se ei ollut ilmoitettu 20 tutkimuksissa.

Yritykset yhteyttä tekijöille saada tietoja puuttuu menetelmien laatua tehtiin tarvittaessa ja keskimääräinen laatupisteet oli 77,5% (70,0%: sta 87,5%). Spearmanin korrelaatiokertoimen oli 0,326 välillä laatupisteet ja potilaiden lukumäärä (

P

= 0,36).

Ensisijainen Tulos: DFS

Mukauttamaton analyysi SUV

max ja DFS (2845 potilasta) paljasti yhdistetyn HR 2,74 (95% CI: 2,33-3,24,

P

= 0,07,

I

2

= 32 %) (kuvio 2A). Suppilo tontteja julkaistavaksi bias näytteillä merkittävä epäsymmetrian tilastollista merkittävyyttä (Begg testi,

z

= 3,59,

P

0,001). Yhdistetty HR oli 2,37 (95% CI: 2,03-2,75) jälkeen leikata ja täytä analyysi (kuvio 3A). Herkästi analyysi suoritettiin edelleen merkittäviä heterogeenisuus (

I

2

= 72%,

P

0,00001, HR 2,43, 95% CI: 1.76- 3.36) ja monimuuttuja-analyysi SUV

max ja DFS (2279 potilasta) (kuvio 2B) arvioida vaikutusta kunkin tutkimuksen yhdistettiin HR jättämällä pois yksi tutkimus kerrallaan. Kolme tutkimusta [34, 44, 55] jätettiin pois, ja HR = 3,24 (2,43-4,33) käyttäen kiinteän mallin saatiin vähentynyt I

2 38% ja P-arvo on 0,07 Q testissä . Begg testi oli tilastollisesti merkitsevä (

z

= 2,23,

P

= 0,026). Yhdistetty HR oli 1,77 (95% CI: 1,29-2,43) jälkeen leikata ja täytä analyysi (kuvio 3B).

Chi

2 testi on mittaus heterogeenisyys.

P

0,05 osoittaa merkittävää heterogeenisyyttä. Ruudut = henkilökohtainen opintosuunnitelma pisteen arvioita. Vaakaviivat = 95% CI. Rhombus = tiivistää arvio ja sen 95%: n luottamusväli. Kiinteä: kiinteä vaikutus malli. Random: satunnainen efektimalli.

Pseudo 95%: n luottamusväli (CI) lasketaan osana analyysi, joka tuotti suppilo juoni ja vastaa odotettua 95% CI tietyn keskivirhettä ( SE). HR ilmaisee riskisuhde.

viisi tutkimusta (881 potilasta) osoitti, että suurempi MTV ennustettu huonompi paikallisen ohjauksen avulla yhden muuttujan analyysin kanssa yhdistettyjen HR 2,27 (95% CI: 1,77-2,90,

P

= 0,16,

I

2

= 39%) (kuvio 2C). Kolme tutkimusta, saavuttaa saman tuloksen [26, 27, 52] varten Monimuuttuja-analyysissä, ja 1 tutkimuksessa raportoitiin määrittelemätön tulokset [28]. Yhdistetty HR Kaikkien 4 tutkimuksista (782 potilasta) oli 2,49 (95% CI: 1,23-5,04,

P

= 0.04,

I

2

= 63%) (kuvio 2D). Korkea TLG liittyi huono paikallinen säätö 4 tutkimuksessa (821 potilasta) käyttäen yhden muuttujan analyysiin, joiden yhteenlaskettu HR 2,46 (95% CI: 1,91-3,17,

P

= 0,39,

I

2

= 1%) (kuvio 2E). Monimuuttujamenetelmin 3 tutkimusten (730 potilasta) paljasti yhdistetyn HR 2,97 (95% CI: 1,68-5,28,

P

= 0,09,

I

2

= 59%) (kuvio 2F).

Toissijainen tulos: OS

univariate analyysi 19 tutkimuksissa (3178 potilasta) tutkivat ennustetekijöiden roolia SUV

max OS ja osoittivat yhteenlaskettu HR 2,54 (95% CI: 1,86-3,49,

P

0,00001,

I

2

= 86%) (kuvio 4A).

I

2

ei ollut tilastollisesti merkitsevä (17 tutkimusta, 2698 potilasta,

P

= 0,19,

I

2

= 23%), kun sulkeminen kahdessa tutkimuksessa [34, 39] HR = 2,26 (95% CI: 1,94-2,64). Begg testi ei paljastanut mitään merkittävää julkaisua bias (

z

= 1,47,

P

= 0,141). Heterogeenisyys myös olemassa (

I

2

= 68%,

P

= 0,002, HR = 1,52, 95% CI: 1,16-2,00) in oikaistu analyysit SUV

max ja OS korko (9 tutkimukset, 1467 potilasta) (kuvio 4B). Poissulkeminen raportin Bille ym. [39] pienentää tätä heterogeenisyys ja johti

P

arvo 0,69 (8 tutkimuksissa 1063 potilasta,

I

2

= 0%). Kiinteä-efektimalli paljasti, että yhdistetyn HR saavutti 1,64 (95% CI: 1,34-1,99).

Chi

2 testi on mittaus heterogeenisyys.

P

0,05 osoittaa merkittävää heterogeenisyyttä. Ruudut = henkilökohtainen opintosuunnitelma pisteen arvioita. Vaakaviivat = 95% CI. Rhombus = tiivistää arvio ja sen 95%: n luottamusväli. Kiinteä: kiinteä vaikutus malli. Random: satunnainen efektimalli.

Suurempi MTV ennustettu huono OS yhden ja usean analyysejä. Merkittävät erot määritettiin mukauttamaton (4 tutkimuksissa 860 potilasta, HR 2,07, 95% CI: 1,16-3,69,

P

= 0,005,

I

2

= 77%) ja säädettiin analyysit (3 tutkimuksissa 679 potilasta, HR = 1,91, 95% CI: 1,13-3,22,

P

= 0,11,

I

2

= 55%) (kuvio 4C ja 4D). Korkea TLG liittyi huono OS yhden muuttujan analyysiin, (5 tutkimuksissa 1108 potilasta), joiden yhteenlaskettu HR 2,47 (95% CI: 1,38-4,43,

P

= 0,0006,

I

2

= 79%). Monimuuttuja-analyysi 3 tutkimusten 836 potilasta osoitti myös merkittävä prognostisia roolia TLG OS (HR 1,94, 95% CI: 1,12-3,33,

P

= 0.04,

I

2

= 69%) (kuvio 4E ja 4F).

Stratifioitu analyysit SUV

max

taulukossa 3 esitetään koko ja kerrostunut tuloksia. Yhdistetty hrs of SUV

max vaiheen I alaryhmä analyysi DFS mukaan taudin vaiheessa oli 3,62 (95% CI: 2,72-4,81,

P

= 0,07,

I

2

= 41%) peräisin yhden muuttujan analyysin ja 3,35 (95% CI: 2,18-5,16,

P

= 0,46,

I

2

= 0%) alkaen monimuuttujamenetelmin. Julkaisu bias olemassa (Z = 2,81, P = 0,005) vuonna univariate analyysi, ja pooliin HR oli 3,00 (95% CI: 2,30-3,91) jälkeen leikata ja täytä prosessi (kuvio 3C). Yhdistetty hrs of SUV

max yhden muuttujan analyysin vaiheen I ja vaiheen II OS oli 3,43 (95% CI: 1,75-6,75,

P

= 0,01,

I

2

= 66%) ja 2,64 (95% CI: 1,11-6,31,

P

= 0,23,

I

2

= 31%), tässä järjestyksessä.

Sub-ryhmä analyysi perustuu histologia tyypin osoitti, että yhdistetty hrs of SUV

max huononemiskertoimia yhden muuttujan analyysin adenokarsinoomaa ja ei-adenokarsinooma oli 4,81 ( 95% CI: 2,87-8,08,

P

= 0,13,

I

2

= 47%) ja 1,98 (95% CI: 1,04-3,79,

P

= 0,64,

I

2

= 0%), tässä järjestyksessä. Neljässä tutkimuksessa edellyttäen monimuuttujamenetelmin SUV

max DFS varten adenokarsinooman potilaille, joiden yhdistetty HR 2,92 (95% CI: 1,19-7,17,

P

= 0,005,

I

2

= 77%).

yhteenlaskettu hrs of SUV

max DFS oli 2,75 (95% CI: 2,30-3,29,

P

= 0.03,

I

2

= 41%) ja 2,30 (95% CI: 1,65-3,20,

P

0,01,

I

2

= 72%) tasoittamattomina ja oikaistun analyysin vastaavasti kun analyysit päädyttiin kirurgiseen vain potilailla, joilla ei adjuvanttihoito. Yhdistetty hrs of SUV

max yhden ja usean analyysi oli 2,27 (95% CI: 1,93-2,66,

P

= 0.02,

I

2

= 48%) ja 1,59 (95% CI: 1,30-1,95,

P

= 0,79,

I

2

= 0%), vastaavasti , OS.

Raja-arvot SUV

max kussakin tutkimuksessa määritettiin olevan korkea ( 5,9) tai matala ( = 5,9), joka perustuu mediaanin. Alaryhmäanalyyseissa osoitti, että yhdistetty hrs of SUV

max korkea cut-off-arvo oli 2,42 (95% CI: 1,89-3,11,

P

= 0,10,

I

2

= 38%) peräisin yhden muuttujan analyysin ja 1,68 (95% CI: 1,07-2,63,

P

= 0,03,

I

2

= 58%) peräisin monimuuttujamenetelmin. Matala raja-arvo tutkimukset osoittivat, että yhdistetyn hrs of SUV

max (yhden muuttujan analyysi: HR 3,02, 95% CI: 2,42-3,77,

P

= 0,03,

I

2

= 46%; monimuuttujamenetelmin: HR 4,63, 95% CI: 2,53-8,48,

P

= 0,003,

I

2

= 62%) oli suurempi kuin korkea raja-arvo alaryhmä. Analyysi OS tietojen paljasti myös samanlainen trendi yhdistettyjen hrs of 3,47 (95% CI: 2,10-5,71,

P

= 0,003,

I

2

= 68%) ja 1,61 (95% CI: 1,22-2,12,

P

= 0,38,

I

2

= 0%) korkean leikkaus- off ryhmä ja 2,12 (95% CI: 1,44-3,13,

P

0,01,

I

2

= 85%) ja 1,42 (95% CI: 0,97-2,08,

P

= 0.02,

I

2

= 67%) alhaisen raja-ryhmä mukauttamaton ja säätää analyysit, vastaavasti .

keskustelu

on olemassa suuri riski paikallisen uusiutumisen ja etäpesäkkeiden jälkeen parantavaa resektio alkuvaiheen ja lokalisoitu NSCLC. Siksi adjuvanttihoito selvitettiin poistaa okkultismin etäpesäkkeitä ja /tai paikallista alueellista jäljellä tuumorisoluja minkä johdosta sairauden uusiutumisesta ja pitkäaikainen selviytymistä. On tärkeää tunnistaa ennustetekijöiden jotka voivat ennustaa potilailla, joilla on suuri riski toistumista, jotka saavuttavat eniten hyötyä adjuvanttihoitona optimoida hoitoon. Näyttöön perustuvan käyttöön adjuvanttihoito on erittäin riippuvainen kliinisen patologisen kasvain lavastus tiedot kliinisessä ympäristössä. Rooli

18F-FDG PET /TT kuvantamisen ennustamiseen paikallisen valvonnan ja OS kirurgisissa NSCLC on tutkittava, koska se voi antaa tärkeää biologista tietoa myös TNM lavastus. Esillä systeeminen tarkastelu ja meta-analyysissä havaittiin, että suuremmat arvot SUV

max, MTV ja TLG ennusti suurempi riski taudin uusiutumisen tai kuoleman potilailla, joilla on kirurgisen NSCLC. Positiivinen yhdistys edelleen tilastollisesti merkitsevä poikki kerrostunut analyysit mukaan vaiheeseen, patologian ja cut-off-arvot. FDG PET /TT voidaan käyttää valitsemaan potilaille, joilla on suuri riski kasvaimen uusiutumisen tai kuoleman ja voivat hyötyä myöhemmin aggressiivisempia hoitoja.

SUV

max on yleisimmin käytetty parametri

18F-FDG PET /TT diagnosointiin ja vastevalvonta koska suuri toistettavuus ja saatavuus. Mahdollinen ennusteen arvioinnissa SUV

max ensisijainen keuhkosyöpä kerrottiin laajasti eri järjestetään ja käsitellään väestön [8-10, 14] (taulukko 4). Siksi meidän meta-analyysi keskittyy kirurgisen NSCLC vain edellyttäen kattavin tietoa koko väestöstä ja alaryhmiin taudin vaiheessa, patologinen luokittelu ja cut-off-arvot. Kuitenkin SUV

max vain tietoja yhden tilavuudeltaan pikselin sisällä kasvain, ja se ei mittaa tilavuuden tai heterogeenisyys metabolisesti aktiivisen taudin. Volumetrinen parametreja, kuten MTV ja TLG, tutkittiin hiljattain. Prognostisia rooli MTV ja TLG oli meta-analysoidut pienisoluista keuhkosyöpää eri vaiheissa [11]. Samanlaisia ​​tuloksia saatiin tutkimuksessamme, jossa keskityttiin kirurgisen pienisoluista keuhkosyöpää. Volume-pohjainen parametrit osoittavat etuja mittauksessa metabolisen tuumorikuorma, mutta kiistaa sopivimmista segmentointi tapa mitata MTV ja TLG edelleen. Mahdolliset parempi suorituskyky tilavuuden parametrien SUV

max ennustetekijöiden raportoinut tutkimuksissa [24, 28, 29, 52, 53], että ilmoitetaan täydelliset tiedot FDG PET /CT-johdetut parametrit. Esillä meta-analyysi osoitti, että SUV

max suoritetaan tasapuolisesti tilavuuden parametrien perustuvat olemassa oleviin tietoihin, koska rajallinen datan tilavuuden parametrien verrattuna FDG ottoa. Muut FDG PET /TT kuvantamisen ominaisuudet perinteisiä parametrejä tutkittiin myös, kuten kasvaimensisäisellä FDG kertymä heterogeenisyys. Tämä parametri, koska alue käyrän alla (AUC) kumulatiivisen histogrammin, ja tekstuurin analysointi ennustaa kasvaimen valvontaa [59] ja jotka ovat riippumattomia ennustavat tekijät hengissä [60-62] in NSCLC. Nämä raportit eivät sisälly esillä meta-analyysi, koska tutkimusväestö suhteellisen pieni.

Patient heterogeenisyys, tilastollinen data mining, retrospektiivinen ikäluokat, PET hankinta ja laskelmia SUV

max ovat vaikuttavat merkittävästi heterogeenisyyttä, mikä rajoitti glukoosin oton kuin kumppani diagnostinen /prognostinen merkki. NSCLC on heterogeeninen sairaus. Potilaat, joilla on eri histologisia tyyppejä, vaiheissa, kirurgiset toimenpiteet ja adjuvanttia hoidot olivat mukana meta-analyysissä. Esimerkiksi Higashi et ai. [41] ja Stiles et al. [44] sovelletaan vastaavia kynnyksiä FDG ottoa. Merkittäviä eroja havaittiin Higashi n tutkimuksessa DFS (HR 8,17, 95% CI: 2,83-23,53), mutta tilastollisesti merkittäviä eroja DFS ei todettu Stiles tutkimuksessa (HR 1,54, 95% CI: 0,92-2,56). Siellä oli enemmän potilailla, joilla on vaiheen I NSCLC (80,7% vs. 76,8%) ja enemmän potilaita, joilla bronchioloalveolar cell carcinoma (22,8% BAC vs. 8,3%) vuonna Higashi tutkimuksessa, mikä saattaa selittää pienempi riski uusiutumisen potilailla, joilla on alhainen kasvain FDG kertymä. Heterogeenisyys PET kuvantamisen kynnysarvojen oli myös selvää tutkimusten välistä, mikä johtuu monista tekijöistä, kuten PET-lajin koneen algoritmeja iteraation ja jälleenrakentamiseen, välinen aika FDG injektio ja päästöjen skannauksen ja menetelmä kynnyksen määrittämiseen . Erot määritellään kiinnostavilla alueilla [63] ja ajoitus tietojen hankinnan [64] voi myös johtaa erilaisiin absoluuttisesti SUV arvioita.

heterogeenisyys välillä mukana raportit oli tärkein rajoitus tämän meta-analyysi. Non-Englanti artikkelia jätettiin pois. Se, että pieni näyte tutkimuksissa negatiiviset tulokset ovat harvemmin julkaistaan ​​tai julkistetaan yksinkertaisia ​​kuvauksia johti ilmiö lisääntynyt keskivirhe korkeampi tuntia. Verhoiluun ja täyttää herkkyysanalyysi tässä tutkimuksessa, joka sisältää hypoteettisen puuttuvat tutkimukset, ei muuttanut yleinen tulos, mikä viittaa siihen, että yhdistys oli convincible. Yksittäiset tuntia päässä pieni näyte tutkimuksista punnitaan vähemmän koko HR, ja se oli myös hyödyllistä varmistaa tulosten luotettavuutta. MTV ja TLG mitattiin 7 tutkimuksissa vain. Monimuuttuja analyysit perustuvat 5 tutkimuksiin MTV ja 4 TLG. Liian vähän tietoja oli saatavilla meta-analysoida arvoja volumetrisen PET /TT parametrit ennustamisessa potilaan ennustetta. Vain 2 sisältyvät tutkimukset prospektiivisesti suunniteltu, mutta PET biomarkkerina että ennustaa tai ennustaa hoitovaste arvioitiin yli 10 vuotta. Prospektiivisesti suunnitelluissa tutkimuksissa [65, 66], jotka olivat tukikelpoisia esillä meta-analyysi myös raportoitu pääasiassa positiivisia tuloksia eri FDG PET /CT-johdetut parametrit keuhkosyöpäpotilaiden. Meidän meta-analyysi tarjoaa huomattavasti voimassa päätelmä kliinisen käytännön mukaisesti olosuhteen riittävästi näyttöä prospektiivisesti suunniteltu datan.

Yhteenvetona tämä meta-analyysi osoitti, että tehokas SUV

max ja MTV johdettu esikäsittely

18F-FDG PET /TT ennusti suurempi riski uusiutumisen tai kuoleman kirurgisen pienisoluista keuhkosyöpää. Tulosten perusteella näyttää, että FDG PET /TT voidaan käyttää riskin kerrostuneisuus taudinvalvontatilanteessa ja selviytymistä. Potilaat, joilla on kasvaimia, joilla esiintyy voimakasta FDG ottoa voidaan harkita suuri riski hoidon epäonnistumisen ja voivat hyötyä enemmän aggressiivinen hoito. Lisäksi potilaan tietojen tulisi olla meta-analysoitiin optimaalisen kynnyksen PET kuvantamisen parametreja.

tukeminen Information

S1 PRISMA tarkistuslista. PRISMA tarkistuslista.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0146195.s001

(DOC) B S1 tiedosto. Laatu asteikko Tässä tutkimuksessa käytetyt.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0146195.s002

(DOCX) B