综述:三维肛门内超声与MRI在肛门瘘诊断中的性能比较:一项系统评价和荟萃分析

《Academic Radiology》:Diagnostic Performance of Three-Dimensional Endoanal Ultrasound Compared with MRI in Anal Fistula: A Systematic Review and Meta-analysis

【字体: 时间:2026年02月20日 来源:Academic Radiology 3.9

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  肛瘘分类诊断中3D-endoanal超声与MRI对比研究显示:纳入32项研究4104例,3D-EAUS对内括约肌间(敏0.89,特0.94)和跨括约肌(敏0.96,特0.86)肛瘘诊断效能较高,但上括约肌肛瘘灵敏度较低(0.72);未增强MRI特异性>0.94,跨括约肌灵敏度0.71;CE-MRI整体诊断准确性最优(敏特均>0.90)。结论3D-EAUS可作为肛瘘首选初筛,复杂病例推荐CE-MRI辅助决策。

  
作者:乔毅琦 | 李静
单位:山东中医药大学附属泰安中医院,中国山东省泰安市271000(作者:乔毅琦,李静)

研究背景与目的

肛瘘严重影响了患者的生活质量,准确的术前分类对于手术规划和肛门括约肌的保护至关重要。本系统评价和荟萃分析旨在评估3D-内肛超声(3D-EAUS)与未增强/增强(CE)磁共振成像(MRI)在肛瘘分类中的诊断效果。

材料与方法

根据PRISMA指南,我们在PubMed、Embase和Cochrane Library中检索了2010年至2025年间比较这两种成像方法的研究,并通过RevMan 5.3软件对相关诊断指标进行了荟萃分析。

结果

共有32项研究纳入分析,涉及4104例肛瘘患者。3D-EAUS、未增强MRI和增强MRI(CE-MRI)的接收者操作特征曲线显示,大部分诊断点位于曲线的左上角,表明这三种方法的诊断性能均较好。3D-EAUS在诊断括约肌间(SEN:0.89,SPE:0.94)和括约肌间肛瘘(SEN:0.96,SPE:0.86)方面表现出较高的敏感性和特异性,但在诊断括约肌上(SEN:0.72)和括约肌外(SEN:0.75)肛瘘时敏感性较低。未增强MRI在所有分类中的特异性均较高(>0.94),但敏感性中等(>0.85),仅括约肌上肛瘘的敏感性较低(SEN:0.71)。CE-MRI的诊断准确性最高,其敏感性和特异性均超过0.90。

结论

3D-EAUS和MRI均能有效诊断肛瘘。对于简单病例,3D-EAUS是首选的初步检查方法;而对于复杂或诊断不明确的病例,建议使用CE-MRI,这为临床决策提供了基于证据的支持,并有助于改善患者的预后。

研究节选

引言

肛直肠瘘是一种常见的直肠疾病,其特征是肛门管与肛周皮肤之间存在异常通道,通常由隐窝腺感染、克罗恩病或外伤引起(1)。尽管属于良性病变,但由于慢性疼痛、反复感染以及严重情况下的粪便失禁,该病显著影响患者的生活质量(2)。术前准确分类肛瘘类型对于手术规划和功能恢复至关重要。

材料与方法

本系统评价和荟萃分析遵循了PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses)指南(12)。由于本研究属于系统评价和荟萃分析,因此无需患者签署知情同意书。 在线检索的数据库包括PubMed、Embase和Cochrane Library。检索关键词为:“fistula”/exp OR “fistula, rectal”: ab, ti OR “anal fistula”: ab, ti AND “tridimensional endoanal ultrasound”/exp

结果指标

主要评估指标包括敏感性(SEN)、特异性(SPE)、阳性似然比(LR+)、阴性似然比(LR-)、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)以及SROC曲线。

文献检索结果

共检索到1525篇文献,剔除重复文献后,剩余611篇通过标题和摘要进行筛选。其中579篇被排除(包括低质量研究、病例报告/系列文章、综述、社论和摘要),最终选中32篇符合纳入标准的文献。

讨论

研究表明,70-80%的肛瘘源于肛门腺感染,其结构主要包括三个部分:内部开口、瘘管和外部开口。手术切除瘘管是治疗肛瘘的根本方法。然而,由于肛周结构复杂且瘘管形状不规则,术前评估不足可能导致漏诊,从而引发术后复发(46)。

结论

总体而言,3D-EAUS和MRI在肛瘘诊断中均具有较好的效果。在大多数情况下,临床医生可通过专业超声检查获得足够的信息,以判断简单肛瘘的类型,因此3D-EAUS可作为首选的初步检查方法。对于复杂肛瘘,3D-EAUS具有较高的特异性,但其敏感性相对较低。

伦理声明

本披露内容与我的手稿无关。

作者贡献声明

乔毅琦:负责撰写初稿、数据整理及可视化处理。 李静:负责审稿、编辑、监督工作以及资源协调和方法学指导。

利益冲突声明

我们与任何可能受本研究结果影响的机构均无财务利益关系(如股票、资助或咨询费用),同时也没有可能影响研究客观性和完整性的个人关系或职业承诺。
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