Простая сонографическая система оценки для прогнозирования злокачественных узлов щитовидной железы

Фон:

Некоторое сонографическое изображение может помочь в выборе правильных узлов щитовидной железы для аспирации с помощью FNA (тонкоигольной аспирационной биопсии) под контролем УЗИ. Выводы, указывающие на злокачественный рак щитовидной железы, включают микрокальцификацию, нечеткие края, внутриузловой сосудистый рисунок, выраженную гипоэхогенность или форму «выше, чем в ширину». Однако ни один критерий не может точно предсказать злокачественные узлы щитовидной железы. Применяемые множественные УЗ-критерии для дифференциации узлов щитовидной железы имеют общую точность в диапазоне от 59,5 до 73,4%3.

Цель:

Цель нашего исследования состоит в том, чтобы ретроспективно оценить предикторы злокачественных узлов щитовидной железы и установить полезную систему оценки, основанную на сонографических данных и демографических данных.

Материал и методы:

Это исследование будет проводиться в соответствии с принципами Хельсинкской декларации и руководящими принципами институционального этического комитета. Мы хотим ретроспективно просмотреть медицинские записи 479 узлов, которые прошли ультразвуковое исследование головы и шеи (УЗИ) и цитологию УЗ-ТФА с июля 2007 г. по декабрь 2010 г. в отделении отоларингологии Дальневосточной мемориальной больницы, Тайбэй, Тайвань. Ни у одного пациента, включенного в эту серию, ранее не было диагностировано злокачественное новообразование щитовидной железы.

Оборудование для УЗ-исследований состояло из цветного доплеровского УЗ-блока (Philips HDI 5000, Bothell, WA) и широкополосного линейного преобразователя с частотой 5-12 МГц. Узелки измеряли с помощью AP и поперечного (T) диаметра в поперечном сечении. Настройки энергетической допплерографии были установлены на высокую чувствительность с фильтром с низкой стенкой, чтобы можно было обнаружить сосуды с низким кровотоком. Усиление цвета увеличивалось до тех пор, пока не появлялся фоновый шум, а затем уменьшалось до тех пор, пока шум не подавлялся, что обеспечивало максимальную чувствительность в соответствии с описанием Бьюда и Рубина.4 Типы васкуляризации классифицируются как аваскулярные, периферические и внутриузловые1,5. Оценивали эхо-структуру (преимущественно солидная или кистозная), внутреннее эхо (гомогенное или гетерогенное), эхогенность (гиперэхогенная, изоэхогенная, гипоэхогенная), наличие микрокальцификации и характеристики краев узла (четко определенные или плохо определенные). Инциденталомы щитовидной железы представляют собой узлы щитовидной железы без клинически выраженной опухоли, но случайно обнаруживаемые при УЗИ.

US-FNA была проведена с матричным датчиком, направляющим размещение тонкой иглы 22-го калибра после получения информированного согласия. Окончательный диагноз поражения как доброкачественного (n=449) или злокачественного (n=30) был подтвержден биопсией FNA. Взаимосвязь между демографическими данными, сонографическими особенностями и окончательным диагнозом, то есть доброкачественностью или злокачественностью заболевания, была проанализирована во всех 479 узлах. При одномерном анализе для сравнения категориальных переменных применялся критерий хи-квадрат или точный критерий Фишера, а для непрерывных переменных - критерий Стьюдента. Был применен пошаговый многомерный логистический регрессионный анализ для выявления значимых независимых переменных для предсказания злокачественного поражения узлов. Уровень значимости был установлен на уровне p < 0,05. Прогностическая формула была основана на многомерном логистическом регрессионном анализе и запрограммирована в компьютеризированную сонографическую систему отчетности в реальном времени. Для проверки значимости прогностической модели был проведен тест Хосмера-Лемешоу6. Связь между оценкой прогноза и злокачественным поражением узлов анализировали с использованием кривой рабочих характеристик приемника (ROC). Оптимальная точка отсечки была определена в точке наибольшей «чувствительности» с соответствующей наименьшей «1-специфичностью».7 Значение c как мера площади под кривой представляло диагностическую точность модели.8 Все статистические анализы были выполнены с использованием программного обеспечения SAS, версия 9.1 (SAS Institute, Inc, Кэри, Северная Каролина).

Ожидаемые результаты: Будет создана простая и практичная система сонографической оценки, чтобы предоставить врачу быстрое и надежное руководство по вероятности для цитологии FNA при лечении узлов щитовидной железы.

Использованная литература:

1. Cappelli C, Castellano M, Pirola Iet al. Прогностическая ценность результатов УЗИ при лечении узлов щитовидной железы. квартал 2007 г.; 100:29.
2. Kim E, Park C, Chung Wet и др. Новые сонографические критерии для рекомендации тонкоигольной аспирационной биопсии непальпируемых твердых узлов щитовидной железы. Американский журнал рентгенологии 2002 г.; 178:687.
3. Мун В., Юнг С., Ли Джет и др. Доброкачественные и злокачественные узлы щитовидной железы: дифференциальное многоцентровое ретроспективное исследование в США1. Радиология 2008; 247:762.
4. Буде Р., Рубин Дж. Энергетическая допплерография. Радиология 1996; 200:21.
5. Раго Т., Витти П., Чиовато Лет и др. Роль обычной ультрасонографии и цветной допплерографии в прогнозировании злокачественных новообразований в «холодных» узлах щитовидной железы. Европейский журнал эндокринологии 1998 г.; 138:41.
6. Лемешоу С., Хосмер младший Д. Обзор статистики согласия для использования в разработке моделей логистической регрессии. Американский журнал эпидемиологии, 1982 г.; 115:92.
7. Акобенг А. Понимание диагностических тестов 3: кривые рабочих характеристик приемника. Acta Pediatrica 2007; 96:644-647.
8. Макнил Б., Хэнли Дж. Значение и использование области под кривой рабочей характеристики приемника (ROC). Радиология 1982; 143:29-36.