背景:虛擬支氣管鏡導(dǎo)航系統(tǒng)是利用CT三維成像技術(shù),再加上簡(jiǎn)單地計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理而產(chǎn)生的新型導(dǎo)航技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)是通過(guò)安裝在電腦上的軟件進(jìn)行圖像識(shí)別和處理,根據(jù)病灶位置構(gòu)建合適的檢查路徑,從而指引支氣管鏡到達(dá)病灶部位進(jìn)行鉗取病理組織等操作。據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究表明,VBN聯(lián)合EBUS可以有效提高周?chē)头尾∽兊脑\斷率,對(duì)早期肺癌的發(fā)現(xiàn)和診斷具有重要意義。目的:收集客觀證據(jù)并進(jìn)行分析,從而評(píng)估VBN聯(lián)合EBUS能否提高周?chē)头尾∽兊脑\斷率。方法:檢索PubMed、EMBase、the Cochrane、中國(guó)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)、維普中文數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)庫(kù),檢索時(shí)間為建庫(kù)至2019年7月,篩選應(yīng)用VBN聯(lián)合EBUS診斷周?chē)头渭膊〉碾S機(jī)對(duì)照試驗(yàn)(RCT),同時(shí)手工檢索相關(guān)研究的參考文獻(xiàn),隨后對(duì)納入的文獻(xiàn)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)和數(shù)據(jù)提取,采用RevMan 5.3軟件進(jìn)行分析。結(jié)果:共納入8項(xiàng)研究,meta分析結(jié)果顯示,8個(gè)研究匯總的RR值為1.08,95%置信區(qū)間為1.03-1.14,且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,Z=2.93,P=0.003<0.05,提示VBN+EBUS聯(lián)合組對(duì)周?chē)头尾∽兊?..

【文章頁(yè)數(shù)】：35 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
常用縮寫(xiě)詞中英文對(duì)照表
前言
1 材料與方法
    1.1 文獻(xiàn)納入標(biāo)準(zhǔn)及排除標(biāo)準(zhǔn)
    1.2 檢索策略
    1.3 數(shù)據(jù)提取
    1.4 質(zhì)量評(píng)價(jià)
    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
2 結(jié)果
    2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果及文獻(xiàn)特征
    2.2 納入文獻(xiàn)的方法學(xué)評(píng)估
    2.3 meta分析結(jié)果
        2.3.1 RR
        2.3.2 異質(zhì)性檢驗(yàn)
        2.3.3 發(fā)表偏倚
3 討論
4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
綜述
    參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3798787