サルコイドーシスにおける縦隔および肺門リンパ節の放射線学的特徴

はじめに サルコイドーシスは、病因が不明な多臓器性肉芽腫性疾患です。 サルコイドーシスの診断は、適合する臨床的、放射線学的および組織病理学的所見に加えて、他の原因を除外することによって行われます (1,2)。 両側の肺門リンパ節腫脹を特徴とするステージ I サルコイドーシスの最も頻繁に見られる形態 (3)。 対称性肺門リンパ節腫脹 (LAP) は、サルコイドーシスと、リンパ腫、真菌感染症、結核などの縦隔および肺門リンパ節で進行する可能性のある疾患とを区別する重要な特徴です (4,5)。 片側肺門LAPは、サルコイドーシス症例の約3～5%にしか見られません(6)。

組織病理学的にケース化壊死を含まない肉芽腫を示すには、組織生検が必要です (7)。 ただし、ステージIの患者では、他の原因を除外した後、組織サンプリングなしでサルコイドーシスを診断できます(8)。 BTS (British Thoracic Society) の 2019 年のサルコイドーシス ガイドラインでは、ロフグレン症候群 (両側肺門リンパ節腫脹、結節性紅斑、発熱、関節炎) の代替診断の可能性が低い患者では、生検は放射線学的に非典型的な所見が明らかになった場合にのみ必要であるとも述べています。フォローアップ中（9）。 しかし、この場合、正しい決定が下されているかどうかという疑いは、医師と患者の両方にとって非常に気がかりな問題のままです。 臨床状態が典型的ではなく、他の原因を除外できない場合は、生検を実施する必要があります。 生検に頻繁に使用される気管支鏡検査は侵襲的処置ですが、合併症の発生率は低いです。 気管支鏡検査に関連して、気胸、出血、感染などの合併症が発生する可能性があります (10,11)。したがって、患者が不必要な侵襲的処置を回避できるかどうかを調査することが重要です。 この研究の目的は、病理学的サンプリングなしでサルコイドーシスの診断における胸部コンピュータ断層撮影画像特性の診断的価値を調査することでした。

MATERIAL-METHOD この研究は、縦隔リンパ節を採取するために EBUS を受けた患者のデータを遡及的に分析することによって計画された。 2013 年 1 月 1 日から 2019 年 7 月 1 日までの KTÜ の医学部。 この研究は、地元の倫理委員会の承認を得た後に開始され、決定的な組織病理学的診断を受けた患者のみが含まれていました。 初回入院時の胸部コンピューター断層撮影画像が当院のアーカイブにない患者は除外されました（図1）。

コンピューター化された胸部断層撮影画像は、縦隔リンパ節の局在化、サイズ、密度、均一性、壊死、石灰化、および肺門の対称性などの特性に関して調べられました。 実質病変は、結節、スリガラス、網状混濁、硬化、およびこれらの病変の分布に関して比較されました。 コンピュータ化された胸部断層撮影には、当院の Somatom (Siemens, Forchhim, Germany) 装置が使用されました。 EBUS のイメージングとサンプリングには、Olympus EVIS EXERA II CV-180 デバイスが使用されました。

リンパ節局在の評価は、Wang によるリンパ節マップ (2R、2L、4R、4L など) に基づいて行われました。 リンパ節腫脹密度の測定は、最大のリンパ節を考慮し、リンパ節腫脹が最も広い領域を示す断層撮影断面の四隅からLAP境界に接触する軸面で決定された長方形の領域でハウンズフィールド単位（HU）によって行われました。 マークされた領域で測定された最大、最小、および平均密度が記録されました。 測定は、すべての患者で同じ人によって行われました (図 2)。

統計分析 コルモゴロフ-スミルノフ検定を使用して、連続変数の正規分布を検定しました。 正規分布によって特徴付けられるデータは、平均±標準偏差として表されます。 スチューデントの t 検定は、正規分布を持つデータの比較に使用されました。 非正規分布データの比較には、Mann-Whitney-U 検定が使用されました。 離散変数は、カイ二乗検定を使用して比較されました。 サルコイドーシスの潜在的な予測因子であるパラメーターは、ロジスティック回帰分析を使用して分析されました。 多変量ロジスティック回帰分析は、単変量分析で≤0.05の有意性を持つ予測因子からの段階的な後方LR法として使用されました。 サルコイドーシスを識別するためのパラメーターの診断精度は、受信者動作特性 (ROC) (AUC) の下の領域を使用して評価されました。 P <0.05 は、統計的に有意であると見なされました。 SPSS統計ソフトウェア（バージョン13.01、シリアル番号9069728、SPSS Inc.、シカゴ）を使用してデータを分析しました。