综述：基于超声的乳腺癌新辅助化疗反应预测模型：系统评价与荟萃分析

《BMC Cancer》：Ultrasound-based predictive models for response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: a systematic review and meta-analysis

　　

摘要

目的

本荟萃分析旨在评估基于超声的预测模型在评估乳腺癌患者对新辅助化疗（NAC）反应方面的诊断效能。

方法

我们使用PubMed、Embase和Web of Science数据库，从研究开始直至2025年5月进行了系统回顾。我们重点关注评估基于超声的预测模型对乳腺癌新辅助化疗反应的研究。两名研究人员根据预先定义的纳入标准独立进行了研究选择和数据提取。使用预测模型偏倚风险评估工具（PROBAST）对偏倚风险进行了评估。

荟萃分析使用Stata 14.0软件进行，以曲线下面积（AUC）及其95%置信区间（CI）作为诊断准确性的主要指标。

结果

共纳入了14项回顾性研究，涉及35个预测模型。PROBAST评估显示大多数研究存在较高的整体偏倚风险（14项中的10项）。所有基于超声的预测模型预测新辅助化疗反应的合并AUC为0.84（95% CI：0.82, 0.86）。然而，研究之间存在显著异质性（I2 = 69.7%，p < 0.001）。亚组分析表明，模型特征和预测结果是异质性的主要来源。在测试队列中，结合超声和临床特征的模型在预测病理完全缓解（pCR）方面表现最佳，其合并AUC为0.88（95% CI：0.84–0.92），且无异质性（I2 = 0.0%）。敏感性分析证实了这些发现的稳健性。

尽管漏斗图看起来对称，但Begg检验和Egger检验均表明存在发表偏倚（p < 0.01）。值得注意的是，14项研究中有10项（71.4%）存在较高的整体偏倚风险，并且所有研究均为单中心研究，且在中国进行，这大大限制了这些发现的即时临床应用。

结论

基于超声的预测模型在预测病理完全缓解（pCR）方面显示出令人鼓舞的区分能力（合并AUC 0.84，95% CI 0.82–0.86），表明其具有初步潜力。

然而，鉴于偏倚风险较高、异质性显著以及地理局限性（所有研究均来自中国），目前的证据应被视为探索性的和用于提出假设的，而不是用于改变临床实践的。需要未来的前瞻性、多中心且设计严谨的研究来验证这些发现。