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以7种不同甲状腺影像报告和数据系统鉴别桥本甲状腺炎背景下甲状腺良、恶性结节

2024-02-26程令刚张雨康

中国医学影像技术 2024年2期
关键词:实性敏感度指南

孙 鑫,张 巍,程令刚,广 旸,张雨康

(首都医科大学附属北京天坛医院超声科,北京 100070)

桥本甲状腺炎(Hashimoto thyroiditis, HT)是伴甲状腺肿大、淋巴细胞浸润和甲状腺抗体升高的自身免疫性甲状腺疾病[1],为甲状腺乳头状癌的危险因素之一[2]。HT常伴发甲状腺结节,但不同研究[3-4]报道的良、恶性结节特征有所差异,导致鉴别较困难。现有国内外甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system, TI-RADS)主要版本包括2011年KWAK等[5]提出的Kwak-TIRADS、2015年美国甲状腺学会(American Thyroid Association, ATA)发布的ATA指南[6]、2016年美国临床内分泌医师协会(American Association of Clinical Endocrinologists, AACE)/美国内分泌协会(American College of Endocrinology, ACE)/意大利内分泌协会(Associazione Medici Endocrinologi, AME)指南[7]、2016年韩国甲状腺放射学会(Korean Society of Thyroid Radiology, KSThR)提出的K-TIRADS[8]、2017年欧洲甲状腺协会(European Thyroid Association, ETA)发布的EU-TIRADS[9]、2017年美国放射协会(American College of Radiology, ACR)-TIRADS[10],以及2020年中华医学会超声医学分会浅表器官和血管组提出的《2020甲状腺结节超声恶性危险分层的中国指南》(简称C-TIRADS)[11];多种TI-RADS版本导致临床工作中超声评估甲状腺结节标准较为混乱,且现有相关研究[12-14]多针对非病变甲状腺背景下的结节。本研究比较上述7种TI-RADS用于鉴别诊断HT背景下甲状腺良、恶性结节的价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 回顾性收集2020年8月—2023年8月200例于首都医科大学附属北京天坛医院经术后病理证实的HT伴甲状腺结节患者,男28例、女172例,年龄21~72岁、平均(49.8±13.4)岁;共338个甲状腺结节,最大径0.3~5.0 cm、平均(1.42±1.06)cm,其中良性167个、恶性171个。纳入标准:①术前接受甲状腺超声检查,且临床数据和超声资料完整;②病理诊断明确。排除标准:①图像质量不佳;②无法对甲状腺结节进行分类。本研究经院伦理委员会批准(KY2020-007-02),检查前所有患者均知情同意。

1.2 仪器与方法 采用Canon Aplio i900彩色多普勒超声诊断仪、L4-18线阵探头,探头频率4~18 MHz。

嘱患者仰卧、充分暴露颈前区,以预设甲状腺条件进行连续扫查,留存甲状腺结节灰阶图像。由2名超声科医师独立分析超声图像,记录结节大小、成分、内部回声、形态、边缘、局灶性强回声等特征,并分别以上述7种TI-RADS进行分类;意见存在分歧时,经讨论达成一致。见图1~4。

图1 患者女,37岁,甲状腺左叶乳头状癌声像图 甲状腺左叶实性结节,Kwak-TIRADS 4b类、ATA指南中度可疑、AACE/ACE/AME指南中风险、K-TIRADS 4类、EU-TIRADS 5类、ACR-TIRADS 4类、C-TIRADS 4b类 (箭示病灶) 图2 患者男,38岁,甲状腺右叶乳头状癌声像图 甲状腺右叶实性结节,Kwak-TIRADS 4c类、ATA指南高度可疑、AACE/ACE/AME指南高风险、K-TIRADS 5类、EU-TIRADS 5类、ACR-TIRADS 5类、C-TIRADS 4c类 (箭示病灶) 图3 患者女,72岁,甲状腺左叶乳头状癌声像图 甲状腺左叶实性结节,Kwak-TIRADS 5类、ATA指南高度可疑、AACE/ACE/AME指南高风险、K-TIRADS 5类、EU-TIRADS 5类、ACR-TIRADS 5类、C-TIRADS 4c类 (箭示病灶) 图4 患者女,63岁,甲状腺左叶腺瘤声像图 甲状腺左叶实性结节,Kwak-TIRADS 4a类、ATA指南低度可疑、AACE/ACE/AME指南中风险、K-TIRADS 3类、EU-TIRADS 3类、ACR-TIRADS 3类、C-TIRADS 4a类 (箭示病灶)

1.3 统计学分析 采用SPSS 27.0和MedCalc 20.0统计分析软件。以χ2检验比较计数资料。以病理结果为金标准,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线,计算7种TI-RADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确率,评估其诊断效能;以DeLong检验比较各TI-RADS的曲线下面积(area under the curve, AUC),采用McNemar's检验比较其敏感度及特异度。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

Kwak-TIRADS、ATA指南、AACE/ACE/AME指南、K-TIRADS、EU-TIRADS、ACR-TIRADS及C-TIRADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节的敏感度分别为97.08%、98.25%、99.42%、95.91%、99.42%、90.06%及99.42%,特异度依次为88.02%、83.23%、82.04%、88.02%、82.04%、86.83%及84.43%,AUC分别为0.946、0.913、0.907、0.934、0.909、0.916及0.960。其中,C-TIRADS、EU-TIRADS及AACE/ACE/AME指南的敏感度均高于K-TIRADS和ACR-TIRADS(P均<0.05),Kawk-TIRADS、K-TIRADS的特异度均高于C-TIRADS、ATA指南、EU-TIRADS、AACE/ACE/AME指南(P均<0.05),C-TIRADS和Kawk-TIRADS的AUC均高于其他TI-RADS(P均<0.05)。见表1及图5。

表1 7种TI-RADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节的效能

图5 7种TI-RADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节的ROC曲线

以Kwak-TIRADS、ATA指南、AACE/ACE/AME指南、K-TIRADS、EU-TIRADS、ACR-TIRADS、C-TIRADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节时,同一TI-RADS中,不同等级结节的恶性率差异均有统计学意义(P均<0.05);且结节恶性率随TI-RADS分类等级增高而上升。见表2。

表2 7种TI-RADS鉴别HT背景下甲状腺结节的恶性风险分层

3 讨论

HT是常见自身免疫性疾病,超声表现复杂:甲状腺实质可呈弥漫性回声减低、多发片状低回声、多发条状高回声、血管数量增加等表现;伴发甲状腺结节时,复杂的背景表现可对判断结节回声、边缘等特征产生影响,导致难以区分良、恶性结节。另一方面,由于现有TI-RADS版本较多,导致超声评估甲状腺结节标准较为混乱。对比分析不同版本TI-RADS鉴别HT背景下甲状腺结节的效能,可为超声医师适当选择TI-RADS提供依据。

本研究显示,同一TI-RADS中,不同等级甲状腺结节恶性率差异均有统计学意义(P均<0.05),且结节恶性率随其TI-RADS等级增高而上升,提示上述7种TI-RADS分类均具有一定合理性[14];同时,本研究发现不同TI-RADS分类等级结节的实际恶性率多符合或接近其推荐恶性率,而C-TIRADS 4b类实际恶性率较高(65.38%vs. 10%~50%),可能与可疑特征“极低回声”有关:C-TIRADS 4b中较多恶性结节表现为极低回声,提示临床工作应对HT背景下C-TIRADS 4b结节给予足够重视。

C-TIRADS主要根据5个阳性指标及1个阴性指标进行分类,而Kawk-TIRADS则根据5个恶性征象进行分类。既往研究[15-16]对比2~3种不同TI-RADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节的效能,结果均显示C-TIRADS价值最佳。WANG等[17]报道,Kawk-TIRADS用于诊断非HT背景下甲状腺结节的效能最优。本研究中,Kwak-TIRADS、ATA指南、AACE/ACE/AME指南、K-TIRADS、EU-TIRADS、ACR-TIRADS及C-TIRADS鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节的敏感度、特异度及AUC均较高;其中,C-TIRADS、EU-TIRADS及AACE/ACE/AME指南的敏感度均高于K-TIRADS和ACR-TIRADS,Kawk-TIRADS和K-TIRADS的特异度均高于C-TIRADS、ATA指南、EU-TIRADS及AACE/ACE/AME指南,而C-TIRADS和Kawk-TIRADS的AUC均高于其他5种TI-RADS。上述结果提示,临床实际工作中,可视具体情况选择以C-TIRADS或Kawk-TIRADS评估HT背景下甲状腺结节,与另外5种TI-RADS相比更为便捷。

本研究的主要局限性:①为单中心回顾性分析;②仅根据静态超声图像进行判断,可能存在偏倚。

综上所述,C-TIRADS和Kawk-TIRADS用于鉴别HT背景下甲状腺良、恶性结节具有较高价值;其中,C-TIRADS的敏感度较高而Kawk-TIRADS的特异度较高。

利益冲突:全体作者声明无利益冲突。

作者贡献:孙鑫研究设计和实施、图像和数据分析、查阅文献、撰写文章;张巍指导、研究设计和实施、修改和审阅文章;程令刚、广旸和张雨康研究实施、图像分析。

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