目的:1.使用Meta分析方法,评估二维剪切波弹性成像技术(Two-dimensional Shear Wave Elastography,2D-SWE)中四种不同测量类型的诊断参数(最大值、均值、最小值、标准差值)鉴别诊断良恶性乳腺肿块的诊断价值。2.使用诊断性网状Meta分析的方法(ANOVA模型),找出2D-SWE的四种杨氏模量参数中鉴别诊断良恶性乳腺肿块能力最强的参数,以及2D-SWE的三种不同剪切波速参数中鉴别诊断良恶性乳腺肿块能力最强的参数。方法:1.检索英文数据库(Pub Med、Embase、Scopus、Web of Science)和中文数据库(中国知网、维普和万方)自建库至2021年12月前发表的2D-SWE鉴别诊断乳腺良恶性肿块的文献。通过查重、按照纳入、排除标准筛选文献后,进行质量评价(QUADAS-2工具)并提取相关信息。2.通过混合双变量模型计算合并灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比及其95%CI。绘制拟合受试者工作特征曲线并计算曲线下面积。通过亚组分析探索研究间的异质性来源,通过敏感性分析检测结果的稳定性,绘制Deeks’图探索研究间的发表偏倚。3.通过双向方差分析模型的两阶段层次模型(ANOVA模型)拟合绝对灵敏度、绝对特异度、诊断比值比、相对灵敏度、相对特异度以及评估诊断优势比。使用轨迹图与R-hat值评估模型的收敛程度。使用Stata软件绘制网状Meta的网状关系证据图。结果:1.诊Ferrostatin-1化学结构断试验Meta分析结果。本研究共纳入114篇文献。最大值、均值、最小值、标准差鉴别诊断良恶性乳腺肿块合并的灵敏度分别为0.85(95%CI:0.83,0.87)、0.82(95%CI:0.80,0.85)、0.74(95%CI:0.65,0.82)、0.85(95%CI:0.81,0.88),合并的特异度分别为0.90(95%CI:0.88,0.91)、0.87(95%CI:0.86,0.89)、0.86(95%CI:0.82,0.89)、0.87(95%CI:0.83,0.90),合并的诊断比值比分别为51(95%CI:40,65)、32(95%CI:25,40)、17(95%CI:11,28)Aeromedical evacuation、37(95%CI:25,55),合并的阳性似然比分别为8.30(95%CI:7.10,9.70)、6.40(95%CI:5.70,7.30)、5.20(95%CI:4.10,6.70)、6.40(95%CI:5.10,8.20),合并的阴性似然比CHIR-99021核磁分别为0.16(95%CI:0.14,0.19)、0.20(95%CI:0.18,0.23)、0.30(95%CI:0.22,0.41)、0.17(95%CI:0.14,0.22),以及合并的SROC曲线下面积分别为0.94(95%CI:0.91,0.96)、0.92(95%CI:0.89,0.94)、0.89(95%CI:0.85,0.91)、0.92(95%CI:0.90,0.94)。评估了最大值、均值、最小值、标准差值诊断效能的研究间均具有较大的异质性,亚组分析结果提示使用Aixplorer超声系统以及使用Acuson超声系统时,对各类诊断参数的异质性均产生较大影响。2.2D-SWE及其超声系统Aixplorer的四种杨氏模量参数中,Emax鉴别诊断良恶性乳腺肿块的能力最强。与Emax相比,Esd与Emean灵敏度相同且最高;Esd、Emean、Emin的相对特异度都非常接近于1,提示Emax、Esd、Emean、Emin的具有相似的诊断特异度。3.2D-SWE的三种剪切波速参数中,SWSmean鉴别诊断良恶性乳腺肿块的能力最强。与SWSmax相比,SWSmax与SWSmean具有相似的灵敏度;SWSmean、SWSmin的相对特异度都非常接近于1,提示SWSmax、SWSmean、SWSmin的具有相似的诊断特异度。结论:1.总体而言,2D-SWE四种不同测量类型的诊断参数中,最大值、均值、标准差值鉴别良恶性乳腺肿块的诊断价值均较高。2.2D-SWE的Emax、Emean、Esd、Emin四种杨氏模量参数经过比较后,Emax鉴别诊断良恶性乳腺肿块的能力最强;SWSmax、SWSmean、SWSmin三种类剪切波速参数经过比较后,SWSmean值鉴别诊断良恶性乳腺肿块的能力最强。3.在实际工作中,当杨氏模量为诊断参数时,Emax更适用于鉴别诊断乳腺良恶性肿块;当剪切波速作为诊断参数时,SWSmean更推荐用于临床上鉴别诊断乳腺良恶性肿块。