引用本文： 徐鋒, 劉騫, 辛健陽, 劉肖, 鄭慧, 張愛枚, 吳周士, 張鵬程. 超聲彈性成像應變率比值法判斷乳腺包塊良惡性價值的 meta 分析. 中國普外基礎與臨床雜志, 2017, 24(12): 1503-1512. doi: 10.7507/1007-9424.201707086 復制
乳腺包塊是一種常見的女性疾病[1]。隨著經濟的發展、工作壓力的增加和環境污染的加劇，乳腺包塊的發生率逐年上升，并呈現年輕化的趨勢[2]。在臨床實踐中，乳腺包塊為乳腺癌最常見的癥狀，乳腺癌包塊的表現與乳腺纖維腺瘤、乳腺囊腫等良性腫塊的表現具有一定的相似性，且相當一部分惡性腫塊無乳頭溢液、疼痛等明顯癥狀，從臨床表現及實驗室檢查方面常難以準確鑒別[3]。乳腺癌二級預防中的早診和早治是改善患者預后的關鍵[4]，故乳腺包塊早期的準確診斷有著至關重要的作用。研究[5]表明，影像學檢查在評價乳腺包塊的部位、大小、數量及良惡性方面具有重要的作用。目前臨床上常用的影像學手段包括超聲、鉬靶 X 線攝像、MRI 檢查等，其中超聲因具有簡便性、可重復性、軟組織分辨率高等優點，已經成為檢查乳腺包塊的最重要的手段之一[6]。但傳統的多普勒彩色超聲及二維超聲的診斷結果并不理想，需要新的超聲診斷技術來提高乳腺包塊的診斷效能[7]。1991 年，Ophir[8]等首次將超聲彈性成像（ultrasound elastography，UE）技術運用于臨床，引起了廣泛關注。經過 20 余年的發展，UE 已廣泛用于乳腺、甲狀腺等器官的檢查中。UE 的原理是利用不同組織的彈性系數不同，通過比較乳腺包塊受到壓力前后的超聲信號變化，分析病灶及周邊組織的硬度，進而判斷包塊的良惡性[9]。應變率比值法（strain ratio，SR）是壓迫式彈性成像技術中的一種定量測量方法，其通過比較乳房腫塊和相鄰組織之間的應變率差異來區分良性和惡性病變[10]。它能夠將應變率變化以具體數值的形式客觀地表現出來，避免在使用彈性成像評分法時受到評價者主觀因素的影響而造成誤診或漏診[11]。目前，關于 UE 的系統評價較少，且關于 SR 對乳腺包塊的診斷價值的循證醫學證據只在極少數研究中提及。隨著對 SR 研究的深入，相關的研究不斷豐富，為進一步明確 SR 對乳腺包塊的診斷價值，本研究收集了國內外關于 SR 對乳腺包塊診斷價值的文獻，運用 meta 分析的方法進行合并分析，以期對 SR 診斷乳腺包塊的準確性進行綜合評價。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型 國內外公開發表的關于 SR 診斷乳腺包塊的診斷準確性試驗。
1.1.2 研究對象 乳腺包塊患者，對乳腺包塊的直徑不作限制。
1.1.3 診斷方法 待評價試驗為 SR，“金標準”為病理學檢查。
1.1.4 結局指標 SR 診斷乳腺包塊的靈敏度（sensitivity，Sen）、特異度（specificity，Spe）、診斷性比值比（diagnostic odds ratio，DOR）、陽性似然比（positive likelihood ratio，LR+）、陰性似然比（negative likelihood ratio，LR–）及匯總受試者工作特征曲線（SROC）下面積（area under curve，AUC）。
1.1.5 排除標準 ① 非中文及非英文文獻；② 重復發表的研究；③ 文摘和會議論文；④ 樣本量<150 例的研究；⑤ 未提及診斷界值的研究；⑥ 數據資料不全或錯誤、聯系作者無果的研究。
1.2 文獻檢索
由兩位研究員獨立利用計算機檢索 PubMed、The Cochrane Library（2017 年 6 期）、EMbase、中國知網（CNKI）、維普期刊資源綜合服務平臺（VIP）、中國生物醫學文獻數據庫（CBM）、萬方數據庫等，獲取關于 SR 診斷乳腺包塊準確性的相關研究，檢索時限為各數據庫建庫至 2017 年 6 月。同時手工對納入文獻的參考文獻進行檢索，以補充獲取相應文獻。檢索采用主題詞聯合自由詞的方式，中文檢索詞包括：乳腺癌、乳腺包塊、應變率比值法、超聲彈性成像及診斷；英文檢索詞包括：breast neoplasms、breast tumors、human mammary carcinomas、breast cancer、elasticity imaging techniques、tissue elasticity imaging 及 elastogram。以 PubMed 例，其檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選和資料提取
由兩名研究員按照提前制定好的納入與排除標準獨立進行文獻篩選、資料提取等過程。提取的信息主要包括：① 納入研究的基本信息，包括第一作者、發表年份、患者國籍等；② 研究對象的基線特征，包括樣本量、性別構成、年齡、腫塊數目及腫塊直徑；③ 納入研究的試驗信息，包括所用超聲探頭的頻率、診斷界值等；④ 納入研究的診斷價值指標結果，包括真陽性率（TP）、假陽性率（FP）、假陰性率（FN）、真陰性率（TN）等。
1.4 納入研究的方法學質量評價
納入研究的方法學質量評價采用 QUADAS（Quality Assessment for Diagnostic Accuracy Studies）工具進行[12]。QUADAS 工具共包括 14 項條目[13]：每一項條目均以“是”“否”或者“不清楚”進行評價，“是”表示達到這個標準，“否”即不符合這個標準，“不清楚”為不完全符合或從文中無法得到足夠的信息進行判斷。
1.5 統計學方法
采用 Stata 12.0 和 Meta-Disc 1.4 軟件進行 meta 分析。首先繪制 SROC 曲線圖，以觀察圖形是否為“肩臂狀”，再通過計算 Spearman 相關系數，判斷是否存在閾值效應。結合 I2 值和 P 值定量判斷研究的異質性大小，若 I2<50% 且P>0.1，采用固定效應模型進行分析，否則采用隨機效應模型。若存在明顯的臨床異質性，僅進行定性描述。統計指標選用Sen、Spe、DOR、LR+、LR– 及 AUC。使用逐一排除法進行敏感性分析，判斷研究結果的穩健性。繪制 Deek 漏斗圖判斷發表偏倚。檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 文獻檢索結果
初檢共獲得相關文獻 3 810 篇，根據納入與排除標準逐層篩選，最終納入 26 篇文獻，其中中文文獻 17 篇[14-30]，英文文獻 9 篇[31-39]。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
示文獻篩選流程及結果圖
2.2 納入研究的基本特征及文獻質量評價
本 meta 分析納入了 26 項研究，共計 7 102 例乳腺包塊患者，所有包塊均經組織病理學檢查確診，其中良性包塊 4 653 個，惡性包塊 3 231 個，納入研究的基本特征見表 1。所有研究均以病理學檢查為金標準，評價了 SR 對乳腺包塊良惡性的診斷價值。根據 QUADAS 工具評價結果，所有納入研究中評價為“是”的條目數均≥10 項，總體上納入研究的方法學質量較好，納入研究的方法學質量評價結果見表 2。
表1
納入研究的基本特征
表2
納入研究的方法學質量評價結果
2.3 meta 分析結果
繪制的SROC 圖未呈明顯的“肩背狀”〔AUC=0.943 2，95% CI 為（0.92，0.96），rs=–0.22，P=0.298〕，提示不存在閾值效應（圖 2）。所有結局指標的 I2>50%，故均采用隨機效應模型進行 meta 分析，結果顯示：Sen合并=0.88〔95% CI 為（0.87，0.90），P<0.000 1〕、Spe合并=0.85〔95% CI 為（0.84，0.86），P<0.000 1〕、LR+合并=6.66〔95% CI 為（5.26，8.43，P<0.000 1）〕、LR–合并=0.14〔95% CI 為（0.11，0.17），P<0.000 1〕、DOR合并=53.37〔95% CI 為（34.96，81.49），P<0.000 1〕，見圖 3–7。
圖2
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 SROC 曲線，圖中3 條線從上至下分別為 AUC 可信區間的上限、合并效應量 及可信區間的下限
圖3
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 Sen合并 的 meta 分析結果
圖4
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 Spe合并 的 meta 分析結果
圖5
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 LR+合并 的 meta 分析結果
圖6
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 LR–合并 的 meta 分析結果
圖7
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 DOR合并 的 meta 分析結果
2.4 敏感性分析
對納入的 26 項研究運用逐一排除法進行敏感性分析，即每次排除 1 項研究，對剩余研究重新進行 meta 分析，結果顯示各結局指標的合并效應量均未發生明顯方向性變化。因此，本研究結果較為穩定和可靠。
2.5 發表偏倚檢測
繪制 Deek 漏斗圖（圖 8），可見漏斗圖基本對稱，回歸線斜率為 1.16（P=0.256），說明本 meta 分析無明顯的發表偏倚。
圖8
示 Deek 漏斗圖（ESS 指有效樣本量）
3 討論
乳腺癌是全球女性最常見的腫瘤之一[40]。臨床上其發病機制尚未清晰，目前認為可能與患者的遺傳基因、生活環境等因素密切相關[41]。其最常見的臨床表現為乳腺包塊，但相當一部分包塊的臨床表現不明顯，無疼痛、乳頭溢液等明顯癥狀[42]。尤其當包塊直徑小于 1.0 cm 時，更加難以察覺。而乳腺癌的早期診斷對于指導其治療方案、改善生活質量與提高生存率均有著重要意義[43]，因此，早期發現乳腺包塊并鑒別其性質是臨床工作者的主要任務。其中，超聲檢查在乳腺包塊診斷過程中的應用最為廣泛，具有簡便、無創、不受乳腺致密程度及檢查體位影響、重復性好等優點[44]。UE 依據組織生物力學特性的改變與疾病之間的關聯性，通過對組織力學性能的評估，達到判斷病變組織良惡性的目的。按照原理可分為壓迫式彈性成像、聲輻射力脈沖成像、剪切波彈性成像等技術。SR 則是屬于壓迫式彈性成像技術中的一種定量估算方法，其通過計算病灶和周圍組織的 SR 來鑒別乳腺包塊。其原理是，惡性乳腺包塊的細胞體積小、密度大、組織緊密，故硬度較高，而良性包塊的細胞增殖慢、體積大，故組織硬度小[45]。1998 年 Krouskop 等[46]研究發現，乳腺內部彈性系數因組織的不同而各不一樣，按大小依次為浸潤性導管癌、非浸潤性導管癌、乳腺纖維化病變、正常乳腺組織與脂肪組織。相關的病理學基礎是惡性病灶組織的結構致密，較良性腫瘤含更多的纖維成分，且癌組織可呈不規則巢狀或條索狀生長，或伴鈣化，導致其硬度較大，這是彈性成像得以廣泛應用的基礎[47-48]。由于生物學組織構成的復雜性以及疾病病理學特征的多樣性，病變的彈性特征也非一成不變，當病變處于不同的發展時期時，其內部的病理學結構可能存在差異[49]，不同組織間的彈性系數可能會發生交叉重疊的現象。例如當惡性病變出現囊性變時，硬度會有所降低，而良性病變發生鈣化或當其纖維化程度較高時，病灶的硬度也會增加，這些均可能導致誤診[50]。
為進一步明確 SR 診斷乳腺包塊的價值，筆者搜索了關于 SR 診斷乳腺包塊良惡性價值的文獻，進行 meta 分析。meta 分析結果顯示，SR 鑒別乳腺包塊良惡性的 Sen合并=0.88、Spe合并=0.85，表明有 88% 的惡性腫塊和 85% 的良性結節能被 SR 鑒別；此外，LR+合并=6.66、LR–合并=0.14，說明 SR 對乳腺包塊的良惡性有很好的診斷價值。由于本研究排除了小樣本研究，且敏感性分析結果較穩健，Deek 漏斗圖提示無明顯發表偏倚，表明本 meta 分析結果是穩定和可信的。以上結果表明，通過 UE 的 SR 確定乳腺包塊性質的方法是可靠的，值得在臨床實踐中運用。
但本 meta 分析也存在局限性：① 僅納入了中文和英文文獻，有存在一定程度語言偏倚的風險；② 多個結局指標中存在明顯的異質性，可能與納入研究間的腫塊大小、疾病譜構成、所用超聲探頭頻率、診斷界值、參考組織的選取、超聲科醫師的操作和診斷能力等存在差異有關。這些局限均可能影響本研究結果的可靠性。另外，病灶的深淺以及乳腺組織的厚薄對 SR 診斷乳腺包塊的影響還有待于進一步研究予以明確，這也是未來研究的重要方向之一。UE 雖起步伊始，但該技術提供了與傳統影像學不同的且有助于臨床診斷的新思路，隨著 UE 設備的不斷完善改進以及臨床使用者操作技能的不斷成熟，UE 將在臨床工作中發揮更加重要的輔助作用。
綜上所述，當前的證據顯示，UE 的 SR 對乳腺包塊的診斷價值較高，值得在臨床上推廣運用。但基于當前研究的不足，本研究結論尚需大量高質量的診斷準確性試驗給予證實。
乳腺包塊是一種常見的女性疾病[1]。隨著經濟的發展、工作壓力的增加和環境污染的加劇，乳腺包塊的發生率逐年上升，并呈現年輕化的趨勢[2]。在臨床實踐中，乳腺包塊為乳腺癌最常見的癥狀，乳腺癌包塊的表現與乳腺纖維腺瘤、乳腺囊腫等良性腫塊的表現具有一定的相似性，且相當一部分惡性腫塊無乳頭溢液、疼痛等明顯癥狀，從臨床表現及實驗室檢查方面常難以準確鑒別[3]。乳腺癌二級預防中的早診和早治是改善患者預后的關鍵[4]，故乳腺包塊早期的準確診斷有著至關重要的作用。研究[5]表明，影像學檢查在評價乳腺包塊的部位、大小、數量及良惡性方面具有重要的作用。目前臨床上常用的影像學手段包括超聲、鉬靶 X 線攝像、MRI 檢查等，其中超聲因具有簡便性、可重復性、軟組織分辨率高等優點，已經成為檢查乳腺包塊的最重要的手段之一[6]。但傳統的多普勒彩色超聲及二維超聲的診斷結果并不理想，需要新的超聲診斷技術來提高乳腺包塊的診斷效能[7]。1991 年，Ophir[8]等首次將超聲彈性成像（ultrasound elastography，UE）技術運用于臨床，引起了廣泛關注。經過 20 余年的發展，UE 已廣泛用于乳腺、甲狀腺等器官的檢查中。UE 的原理是利用不同組織的彈性系數不同，通過比較乳腺包塊受到壓力前后的超聲信號變化，分析病灶及周邊組織的硬度，進而判斷包塊的良惡性[9]。應變率比值法（strain ratio，SR）是壓迫式彈性成像技術中的一種定量測量方法，其通過比較乳房腫塊和相鄰組織之間的應變率差異來區分良性和惡性病變[10]。它能夠將應變率變化以具體數值的形式客觀地表現出來，避免在使用彈性成像評分法時受到評價者主觀因素的影響而造成誤診或漏診[11]。目前，關于 UE 的系統評價較少，且關于 SR 對乳腺包塊的診斷價值的循證醫學證據只在極少數研究中提及。隨著對 SR 研究的深入，相關的研究不斷豐富，為進一步明確 SR 對乳腺包塊的診斷價值，本研究收集了國內外關于 SR 對乳腺包塊診斷價值的文獻，運用 meta 分析的方法進行合并分析，以期對 SR 診斷乳腺包塊的準確性進行綜合評價。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型 國內外公開發表的關于 SR 診斷乳腺包塊的診斷準確性試驗。
1.1.2 研究對象 乳腺包塊患者，對乳腺包塊的直徑不作限制。
1.1.3 診斷方法 待評價試驗為 SR，“金標準”為病理學檢查。
1.1.4 結局指標 SR 診斷乳腺包塊的靈敏度（sensitivity，Sen）、特異度（specificity，Spe）、診斷性比值比（diagnostic odds ratio，DOR）、陽性似然比（positive likelihood ratio，LR+）、陰性似然比（negative likelihood ratio，LR–）及匯總受試者工作特征曲線（SROC）下面積（area under curve，AUC）。
1.1.5 排除標準 ① 非中文及非英文文獻；② 重復發表的研究；③ 文摘和會議論文；④ 樣本量<150 例的研究；⑤ 未提及診斷界值的研究；⑥ 數據資料不全或錯誤、聯系作者無果的研究。
1.2 文獻檢索
由兩位研究員獨立利用計算機檢索 PubMed、The Cochrane Library（2017 年 6 期）、EMbase、中國知網（CNKI）、維普期刊資源綜合服務平臺（VIP）、中國生物醫學文獻數據庫（CBM）、萬方數據庫等，獲取關于 SR 診斷乳腺包塊準確性的相關研究，檢索時限為各數據庫建庫至 2017 年 6 月。同時手工對納入文獻的參考文獻進行檢索，以補充獲取相應文獻。檢索采用主題詞聯合自由詞的方式，中文檢索詞包括：乳腺癌、乳腺包塊、應變率比值法、超聲彈性成像及診斷；英文檢索詞包括：breast neoplasms、breast tumors、human mammary carcinomas、breast cancer、elasticity imaging techniques、tissue elasticity imaging 及 elastogram。以 PubMed 例，其檢索策略見框 1。
1.3 文獻篩選和資料提取
由兩名研究員按照提前制定好的納入與排除標準獨立進行文獻篩選、資料提取等過程。提取的信息主要包括：① 納入研究的基本信息，包括第一作者、發表年份、患者國籍等；② 研究對象的基線特征，包括樣本量、性別構成、年齡、腫塊數目及腫塊直徑；③ 納入研究的試驗信息，包括所用超聲探頭的頻率、診斷界值等；④ 納入研究的診斷價值指標結果，包括真陽性率（TP）、假陽性率（FP）、假陰性率（FN）、真陰性率（TN）等。
1.4 納入研究的方法學質量評價
納入研究的方法學質量評價采用 QUADAS（Quality Assessment for Diagnostic Accuracy Studies）工具進行[12]。QUADAS 工具共包括 14 項條目[13]：每一項條目均以“是”“否”或者“不清楚”進行評價，“是”表示達到這個標準，“否”即不符合這個標準，“不清楚”為不完全符合或從文中無法得到足夠的信息進行判斷。
1.5 統計學方法
采用 Stata 12.0 和 Meta-Disc 1.4 軟件進行 meta 分析。首先繪制 SROC 曲線圖，以觀察圖形是否為“肩臂狀”，再通過計算 Spearman 相關系數，判斷是否存在閾值效應。結合 I2 值和 P 值定量判斷研究的異質性大小，若 I2<50% 且P>0.1，采用固定效應模型進行分析，否則采用隨機效應模型。若存在明顯的臨床異質性，僅進行定性描述。統計指標選用Sen、Spe、DOR、LR+、LR– 及 AUC。使用逐一排除法進行敏感性分析，判斷研究結果的穩健性。繪制 Deek 漏斗圖判斷發表偏倚。檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 文獻檢索結果
初檢共獲得相關文獻 3 810 篇，根據納入與排除標準逐層篩選，最終納入 26 篇文獻，其中中文文獻 17 篇[14-30]，英文文獻 9 篇[31-39]。文獻篩選流程及結果見圖 1。
圖1
示文獻篩選流程及結果圖
2.2 納入研究的基本特征及文獻質量評價
本 meta 分析納入了 26 項研究，共計 7 102 例乳腺包塊患者，所有包塊均經組織病理學檢查確診，其中良性包塊 4 653 個，惡性包塊 3 231 個，納入研究的基本特征見表 1。所有研究均以病理學檢查為金標準，評價了 SR 對乳腺包塊良惡性的診斷價值。根據 QUADAS 工具評價結果，所有納入研究中評價為“是”的條目數均≥10 項，總體上納入研究的方法學質量較好，納入研究的方法學質量評價結果見表 2。
表1
納入研究的基本特征
表2
納入研究的方法學質量評價結果
2.3 meta 分析結果
繪制的SROC 圖未呈明顯的“肩背狀”〔AUC=0.943 2，95% CI 為（0.92，0.96），rs=–0.22，P=0.298〕，提示不存在閾值效應（圖 2）。所有結局指標的 I2>50%，故均采用隨機效應模型進行 meta 分析，結果顯示：Sen合并=0.88〔95% CI 為（0.87，0.90），P<0.000 1〕、Spe合并=0.85〔95% CI 為（0.84，0.86），P<0.000 1〕、LR+合并=6.66〔95% CI 為（5.26，8.43，P<0.000 1）〕、LR–合并=0.14〔95% CI 為（0.11，0.17），P<0.000 1〕、DOR合并=53.37〔95% CI 為（34.96，81.49），P<0.000 1〕，見圖 3–7。
圖2
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 SROC 曲線，圖中3 條線從上至下分別為 AUC 可信區間的上限、合并效應量 及可信區間的下限
圖3
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 Sen合并 的 meta 分析結果
圖4
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 Spe合并 的 meta 分析結果
圖5
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 LR+合并 的 meta 分析結果
圖6
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 LR–合并 的 meta 分析結果
圖7
示 SR 診斷乳腺腫塊良惡性的 DOR合并 的 meta 分析結果
2.4 敏感性分析
對納入的 26 項研究運用逐一排除法進行敏感性分析，即每次排除 1 項研究，對剩余研究重新進行 meta 分析，結果顯示各結局指標的合并效應量均未發生明顯方向性變化。因此，本研究結果較為穩定和可靠。
2.5 發表偏倚檢測
繪制 Deek 漏斗圖（圖 8），可見漏斗圖基本對稱，回歸線斜率為 1.16（P=0.256），說明本 meta 分析無明顯的發表偏倚。
圖8
示 Deek 漏斗圖（ESS 指有效樣本量）
3 討論
乳腺癌是全球女性最常見的腫瘤之一[40]。臨床上其發病機制尚未清晰，目前認為可能與患者的遺傳基因、生活環境等因素密切相關[41]。其最常見的臨床表現為乳腺包塊，但相當一部分包塊的臨床表現不明顯，無疼痛、乳頭溢液等明顯癥狀[42]。尤其當包塊直徑小于 1.0 cm 時，更加難以察覺。而乳腺癌的早期診斷對于指導其治療方案、改善生活質量與提高生存率均有著重要意義[43]，因此，早期發現乳腺包塊并鑒別其性質是臨床工作者的主要任務。其中，超聲檢查在乳腺包塊診斷過程中的應用最為廣泛，具有簡便、無創、不受乳腺致密程度及檢查體位影響、重復性好等優點[44]。UE 依據組織生物力學特性的改變與疾病之間的關聯性，通過對組織力學性能的評估，達到判斷病變組織良惡性的目的。按照原理可分為壓迫式彈性成像、聲輻射力脈沖成像、剪切波彈性成像等技術。SR 則是屬于壓迫式彈性成像技術中的一種定量估算方法，其通過計算病灶和周圍組織的 SR 來鑒別乳腺包塊。其原理是，惡性乳腺包塊的細胞體積小、密度大、組織緊密，故硬度較高，而良性包塊的細胞增殖慢、體積大，故組織硬度小[45]。1998 年 Krouskop 等[46]研究發現，乳腺內部彈性系數因組織的不同而各不一樣，按大小依次為浸潤性導管癌、非浸潤性導管癌、乳腺纖維化病變、正常乳腺組織與脂肪組織。相關的病理學基礎是惡性病灶組織的結構致密，較良性腫瘤含更多的纖維成分，且癌組織可呈不規則巢狀或條索狀生長，或伴鈣化，導致其硬度較大，這是彈性成像得以廣泛應用的基礎[47-48]。由于生物學組織構成的復雜性以及疾病病理學特征的多樣性，病變的彈性特征也非一成不變，當病變處于不同的發展時期時，其內部的病理學結構可能存在差異[49]，不同組織間的彈性系數可能會發生交叉重疊的現象。例如當惡性病變出現囊性變時，硬度會有所降低，而良性病變發生鈣化或當其纖維化程度較高時，病灶的硬度也會增加，這些均可能導致誤診[50]。
為進一步明確 SR 診斷乳腺包塊的價值，筆者搜索了關于 SR 診斷乳腺包塊良惡性價值的文獻，進行 meta 分析。meta 分析結果顯示，SR 鑒別乳腺包塊良惡性的 Sen合并=0.88、Spe合并=0.85，表明有 88% 的惡性腫塊和 85% 的良性結節能被 SR 鑒別；此外，LR+合并=6.66、LR–合并=0.14，說明 SR 對乳腺包塊的良惡性有很好的診斷價值。由于本研究排除了小樣本研究，且敏感性分析結果較穩健，Deek 漏斗圖提示無明顯發表偏倚，表明本 meta 分析結果是穩定和可信的。以上結果表明，通過 UE 的 SR 確定乳腺包塊性質的方法是可靠的，值得在臨床實踐中運用。
但本 meta 分析也存在局限性：① 僅納入了中文和英文文獻，有存在一定程度語言偏倚的風險；② 多個結局指標中存在明顯的異質性，可能與納入研究間的腫塊大小、疾病譜構成、所用超聲探頭頻率、診斷界值、參考組織的選取、超聲科醫師的操作和診斷能力等存在差異有關。這些局限均可能影響本研究結果的可靠性。另外，病灶的深淺以及乳腺組織的厚薄對 SR 診斷乳腺包塊的影響還有待于進一步研究予以明確，這也是未來研究的重要方向之一。UE 雖起步伊始，但該技術提供了與傳統影像學不同的且有助于臨床診斷的新思路，隨著 UE 設備的不斷完善改進以及臨床使用者操作技能的不斷成熟，UE 將在臨床工作中發揮更加重要的輔助作用。
綜上所述，當前的證據顯示，UE 的 SR 對乳腺包塊的診斷價值較高，值得在臨床上推廣運用。但基于當前研究的不足，本研究結論尚需大量高質量的診斷準確性試驗給予證實。
