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基于C-TIRADS聯(lián)合SWE和臨床獨立危險因素建立的列線圖在甲狀腺4類結節(jié)中的診斷價值

2024-04-17 09:35:20歐曉東郭云云
安徽醫(yī)科大學學報 2024年3期
關鍵詞:線圖良性惡性

歐曉東,彭 梅,郭云云

近年來,隨著高頻超聲的應用,國內外人群甲狀腺結節(jié)檢出率顯著升高,研究[1]顯示20%~76%人群在體檢中被檢出甲狀腺結節(jié),其中5%~15%的甲狀腺結節(jié)為惡性,僅有一小部分惡性結節(jié)需要手術治療,許多良性結節(jié)和低風險的甲狀腺乳頭狀癌只需要進行主動監(jiān)測[2]。為了使甲狀腺結節(jié)的超聲診斷更好地與中國的醫(yī)療現(xiàn)狀接軌,中華醫(yī)學會超聲醫(yī)學分會發(fā)布了《2020年中國甲狀腺結節(jié)惡性腫瘤超聲風險分層指南:C-TIRADS》[3]。C-TIRADS指南對可疑的超聲征象進行計分,根據(jù)總分對甲狀腺結節(jié)的惡性腫瘤風險進行分級,這可以降低結節(jié)的活檢率,具有很大的臨床應用價值。近年來,剪切波彈性成像(shear wave elastography,SWE)技術發(fā)展迅速,用于輔助甲狀腺、乳腺、肝臟等相關疾病的臨床診斷。該研究旨在探討基于C-TIRADS聯(lián)合SWE的列線圖模型能否提高甲狀腺4類結節(jié)的診斷效能,以期實現(xiàn)甲狀腺結節(jié)惡性風險的個性化精準預測。

1 材料與方法

1.1 病例資料選取2021年1月—2022年4月安徽醫(yī)科大學第二附屬醫(yī)院經超聲檢查發(fā)現(xiàn)的256例甲狀腺4類結節(jié)患者,共計269枚結節(jié)。其中245例患者為單發(fā)結節(jié),11例患者存在多發(fā)結節(jié),其中9例患者有2枚結節(jié),2例患者有3枚結節(jié)?;颊吣挲g范圍為18~80歲,平均年齡為(44.65±12.23)歲,其中男性62例(66枚結節(jié)),女性194例(203枚結節(jié))。結節(jié)體積為(9.47~15 074.59) mm3。患者均接受常規(guī)超聲及SWE檢查,超聲診斷結果為C-TIRADS 4級,并有明確病理結果。本研究取得安徽醫(yī)科大學第二附屬醫(yī)院倫理審批委員會審批同意(倫理學批號:YX2020-078)。

1.2 方法采用Siemens ACUSON Sequoia(型號:ACUSON Sequoia,美國西門子醫(yī)療系統(tǒng)股份有限公司)彩色多普勒超聲診斷儀,10L4線控陣探頭,頻率4~10 MHz,條件設置為甲狀腺模式和SWE模式。① 患者先進行常規(guī)超聲檢查:取仰臥位,充分暴露頸前區(qū),觀察并記錄結節(jié)的位置、大小、內部回聲、形態(tài)、邊緣等指標,并存儲圖像。甲狀腺結節(jié)危險分層按照C-TIRADS指南分為4A(惡性率2%~10%)、4B(惡性率10%~50%)和4C(惡性率50%~90%)。依據(jù)指南[3]及研究[4]推薦,本研究以C-TIRADS 4B為惡性結節(jié)的截斷值,記錄分類結果。② 隨后采集SWE圖像:探頭垂直于皮膚表面,勿加壓,選取結節(jié)最大切面;設置取樣框,使其覆蓋目標結節(jié)及周圍甲狀腺組織,圖像質量穩(wěn)定后,囑患者屏氣2~3 s,激活SWE,質控圖顯示綠色。本研究根據(jù)既往參考文獻[5],選取平均彈性模量值(E-mean)作為研究參數(shù)。速度模式下測量剪切波速度E-mean,超聲所顯示的病灶區(qū)域取結節(jié)內最大徑,測量3次,取平均值。以上信息均由具有甲狀腺超聲經驗的主治醫(yī)師收集、評估和分析。

1.3 統(tǒng)計學處理采用SPSS 26.0軟件及R 4.3.1軟件進行統(tǒng)計分析,采用Shapiro-Wilk檢驗對數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗;非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)使用Mann-WhitneyU檢驗;計數(shù)資料以n(%)表示;以病理結果為金標準,將E-mean作為SWE的參數(shù),并計算單獨應用C-TIRADS和SWE診斷的靈敏度、特異度和準確性,計算約登指數(shù),繪制受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC),以獲得ROC曲線下面積(area under curve of ROC,AUC),采用約登指數(shù)作為鑒別惡性結節(jié)的最佳截斷值,大于或等于臨界點的結節(jié)被確定為惡性結節(jié),小于臨界點的結節(jié)被確定為良性;對良性和惡性甲狀腺結節(jié)的臨床特征和超聲特征進行單因素分析(χ2檢驗),將P<0.05的變量納入多因素Logistic回歸分析,篩選出獨立危險因素并在R 4.3.1軟件中繪制列線圖,通過校準曲線評估列線圖的一致性,繪制列線圖的ROC曲線,以獲得AUC,并計算靈敏度、特異度和準確性。應用DeLong檢驗比較AUC顯著性。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 甲狀腺4類結節(jié)患者的一般資料本研究共納入269枚4類甲狀腺結節(jié),其中105枚為良性結節(jié)39.03%(105/269),164枚為惡性結節(jié)60.97%(164/269),且全部為乳頭狀癌?;颊吣挲g<40歲或結節(jié)縱橫比≥1時,結節(jié)惡性率更高(均P<0.05)。見表1。單因素分析和多因素Logistic回歸分析結果顯示,年齡、縱橫比,C-TIRADS和E-mean是甲狀腺惡性結節(jié)的獨立危險因素。見表1、2。

表1 良性和惡性甲狀腺結節(jié)的單因素分析結果

表2 甲狀腺4類結節(jié)惡性風險的多因素Logistic回歸分析結果

2.2 C-TIRADS的診斷效能經C-TIRADS診斷,上述4類甲狀腺結節(jié)中,4A類結節(jié)89枚,4B類結節(jié)27枚,4C類結節(jié)153枚。以病理結果為金標準,選取C-TIRADS 4B為截斷值時,單獨應用C-TIRADS診斷良性和惡性結節(jié)的靈敏度為0.921,特異度為0.724,準確性為0.844,AUC為0.822[95% 置信區(qū)間(confidence interval,CI) 95%CI:0.775~0.870]。見圖1B。

圖1 預測甲狀腺4類結節(jié)惡性風險的列線圖、ROC曲線和校準曲線

2.3 SWE的診斷效能以E-mean作為SWE參數(shù),根據(jù)ROC曲線獲取約登指數(shù)最高臨界點0.682,E-mean=3.37 m/s為最佳截斷值,共有218例被正確診斷。E-mean≥3.37 m/s時,115枚結節(jié)被正確診斷為惡性,E-mean<3.37 m/s時,103枚結節(jié)被正確診斷為良性。SWE診斷的靈敏度、特異度和準確性分別為0.701,0.981,0.814,AUC為0.833(95%CI:0.795~0.872)。見圖1B。

2.4 基于C-TIRADS聯(lián)合SWE及臨床獨立危險因素的列線圖模型基于4個獨立危險因素構建甲狀腺結節(jié)惡性風險的列線圖模型(圖1A)。該模型診斷甲狀腺惡性結節(jié)的靈敏度為0.957、特異度為0.943、準確性為0.959,AUC為0.963(95%CI:0.943~0.984)。DeLong檢驗結果顯示,列線圖模型的AUC高于單獨應用C-TIRADS及SWE(均P<0.001)。見表3、圖1B。同時,利用校準曲線驗證列線圖預測的一致性,結果顯示列線圖預測效果良好(平均絕對誤差=0.005)。見圖1C。例如,一患者甲狀腺左側葉低回聲結節(jié),大小約(29×13×28)mm3,平行位,縱橫比<1,C-TIRADS 4A級;SWE測量E-mean=5.08 m/s;根據(jù)本次列線圖模型,該患者惡性概率大于80%。手術病理證實為甲狀腺乳頭狀癌。見圖2。

圖2 甲狀腺乳頭狀癌二維超聲、彈性成像及病理圖

表3 C-TIRADS、SWE及兩者聯(lián)合臨床獨立危險因素列線圖診斷效能的比較

3 討論

流行病學研究[6]顯示,甲狀腺惡性腫瘤的發(fā)病率逐年上升。本研究基于年齡、縱橫比、C-TIRADS及E-mean四個獨立危險因素繪制的列線圖模型診斷效能良好,可以為臨床個體化預測甲狀腺結節(jié)惡性概率提供參考。

C-TIRADS在區(qū)分良性和惡性甲狀腺結節(jié)方面具有一定的診斷價值,已有研究[7-8]顯示C-TIRADS的診斷效能高于其他指南如K-TIRADS或ACR-TIRADS。本研究結果表明C-TIRADS是甲狀腺惡性結節(jié)的獨立危險因素,其中C-TIRADS 4C分類的OR值為103.111,OR值過高的原因可能是本研究納入的4A、4B類結節(jié)所占比例較少,類別分類不均,未來需要擴大樣本量進一步深入研究。單獨應用C-TIRADS診斷甲狀腺結節(jié)良惡性的特異度較低,可能由于超聲醫(yī)生經驗水平不同,在評估結節(jié)時存在觀察者間差異,從而導致部分良性實性結節(jié)(甲狀腺腺瘤、結節(jié)性甲狀腺腫等)被過度診斷[9]。SWE是以楊氏模量和/或剪切波速度評估組織硬度的定量超聲彈性成像技術。結節(jié)的硬度通常與惡性腫瘤風險呈正相關,單獨應用E-mean評估甲狀腺結節(jié)良惡性的靈敏度較低,可能由于病灶的深度及內部出血、鈣化均會影響的E-mean的評估結果。因此,在評估甲狀腺結節(jié)良惡性時,應聯(lián)合應用二維超聲和SWE,二者在甲狀腺結節(jié)中的不同優(yōu)勢可以相互補充,有利于進一步輔助分析甲狀腺結節(jié)的良惡性。

本研究中,年齡<40歲的甲狀腺結節(jié)患者惡性風險更大,與楊粒芝 等[10]研究一致,目前,中青年已經成為甲狀腺癌的重點防治對象。本研究發(fā)現(xiàn)縱橫比≥1的甲狀腺結節(jié)患者惡性風險更大,研究[11]顯示縱橫比≥1與甲狀腺結節(jié)的惡性概率呈正相關,其原因可能是甲狀腺癌前后方向上的癌細胞處于分裂期,而其他方向上的癌細胞處于相對靜止期,導致腫瘤在前后方向上的徑線大于左右方向,這與良性結節(jié)的生長方式不同[12]。

近年來,列線圖基于多變量預測臨床結局,具有結果簡單、可讀性強的優(yōu)點,被廣泛應用于良惡性疾病鑒別、腫瘤復發(fā)風險預測、淋巴結轉移預測等醫(yī)學研究和臨床實踐中[13-15]。本研究聯(lián)合甲狀腺結節(jié)的C-TIRADS分類及SWE參數(shù),將年齡、縱橫比、C-TIRADS及E-mean納入列線圖模型,通過各個獨立危險因素對應不同的分數(shù),將各個分數(shù)相加得到總分,由此計算得出結節(jié)的惡性概率。本研究結果顯示,列線圖模型的診斷效能明顯高于單獨使用C-TIRADS和SWE的診斷效能,靈敏度和特異度升高,均高于90%。同時,列線圖模型可以為甲狀腺結節(jié)患者提供個體化的惡性概率評估,不僅能幫助醫(yī)生和患者決定是否對結節(jié)進行侵入性檢查,以避免不必要的手術,也能對惡性率高的結節(jié)進行及時干預治療,有益于臨床醫(yī)生達到精準預測的目的,從而制定個性化診療方案。

綜上所述,本研究構建了基于C-TIRADS聯(lián)合SWE,以及年齡、縱橫比的列線圖模型,可以提高其在甲狀腺4類結節(jié)良惡性鑒別中的診斷價值,輔助臨床診療決策。然而本研究有以下局限性。第一,只納入了單中心的甲狀腺4類結節(jié)病例,存在一定選擇偏倚。第二,所有惡性腫瘤的病理類型都是乳頭狀癌,缺乏非乳頭狀癌類型,如濾泡癌和未分化癌。未來需要納入更多病例驗證本預測模型的準確性。

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