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        超聲影像特征聯合甲狀腺激素水平的列線圖模型對甲狀腺微小乳頭狀癌的鑒別診斷價值

        2023-09-13 10:14:32單思維劉從兵高天奇
        生物醫(yī)學工程與臨床 2023年4期
        關鍵詞:線圖良性惡性

        單思維,劉從兵,高天奇

        甲狀腺微小乳頭狀癌(papillary thyroid microcarcinoma,PTMC) 定義為腫瘤最大直徑≤10 mm 的乳頭狀癌,其發(fā)生率高達6%~36%[1]。高分辨率超聲是發(fā)現和診斷PTMC 的主要影像學方法,其診斷特征主要包括存在微鈣化、邊緣不光整、縱橫比(anteroposterior/transverse diameter ratio,A/T)>1 等[2]。然而,目前仍未見關于利用超聲影像特征聯合甲狀腺激素水平的列線圖鑒別甲狀腺良性結節(jié)與PTMC 的報道。筆者研究旨在通過利用術前甲狀腺超聲特征聯合甲狀腺激素水平的列線圖模型鑒別診斷甲狀腺良性結節(jié)與PTMC 的能力,為提高PTMC 的鑒別診斷能力提供更直觀的信息。

        1 資料與方法

        1.1 臨床資料

        選擇2017 年1 月至2021 年12 月在徐州醫(yī)科大學附屬宿遷醫(yī)院經手術病理診斷證實為原發(fā)性甲狀腺腫瘤患者216 例(316 個病灶),其中男性165 例,女性51 例;年齡18 ~71 歲,平均年齡42.29 歲(標準差11.63 歲);病灶直徑范圍中,橫徑5.2 ~28.5 mm,平均橫徑19.23 mm (標準差12.55 mm), 縱徑4.6 ~27.4mm,平均縱徑16.63 mm(標準差9.03 mm)。

        選擇標準:①經病理診斷為甲狀腺良性和惡性結節(jié)的患者,其中惡性病灶經病理診斷為PTMC,即病理上腫瘤最大直徑≤1 cm,不伴有局部淋巴結轉移和/或遠處器官轉移及甲狀腺外侵犯的乳頭狀癌[3];②術前1周內行甲狀腺超聲掃查;③所有患者均行甲狀腺功能檢查,包括降鈣素(calcitonin,CT)、甲狀旁腺激素(parathyroid hormone,PTH)、甲狀腺球蛋白(thyroglobulin,TG)、血清甲狀腺素(triiodothyronine,T3;thyroxine,T4)、游離甲狀腺素(free triiodothyronine,FT3;free thyroxine,FT4)及促甲狀腺激素(thyroid-stimulating hormone,TSH)水平;④此次研究經徐州醫(yī)科大學附屬宿遷醫(yī)院倫理委員會批準,且所有患者檢查前簽署知情同意。

        排除標準:①超聲檢查無法顯示占位現象,無明確腫塊的結節(jié);②臨床病理信息不完整的患者。

        1.2 方法

        1.2.1 超聲檢查

        采用荷蘭PHILIPS EPIQ 5C 超聲診斷儀,選甲狀腺檢查模式,ML6-15 線陣探頭,頻率4~15 MHz。 患者采取仰臥位,充分暴露頸部檢查區(qū),選擇最清晰切面同時顯示完整病灶及周邊正常甲狀腺組織。先行常規(guī)二維超聲檢查, 觀察并記錄甲狀腺結節(jié)的位置、形態(tài)、回聲、鈣化等特征,隨后應用彩色多普勒觀察結節(jié)內部及周邊的血流情況。

        1.2.2 圖像分析

        根據甲狀腺影像報告和數據系統(thyroid imaging reporting and data system,TI-RADS) 超聲術語規(guī)范[3],采用盲法評估所有結節(jié)的超聲影像學特征(圖1),包括結節(jié)位置(右葉、左葉、峽部),結節(jié)葉內位置(峽部、上極、中極、下極),結節(jié)是否為多灶性,即無論結節(jié)良惡性,結節(jié)個數≥2 個以上(單灶/多灶良性結節(jié)、 單灶惡性結節(jié)、 多灶惡性結節(jié)、 多灶良惡性結節(jié)),結節(jié)在甲狀腺縱切面測量大?。M徑、縱徑、A/T),結節(jié)形態(tài)(規(guī)則、欠/不規(guī)則),邊界(清晰、欠/不清晰),邊緣(光整、欠/不光整),回聲(極低回聲、低回聲、等/高/混合回聲),后方回聲衰減(有、無),側方聲影(有、無),暈圈(有、無),鈣化(無、微鈣化、粗大鈣化)。將結節(jié)血流豐富程度分為4 級,無血流信號為0 級,血流信號分布< 結節(jié)的25 %定義為1 級, 50 % ≥2級>25%,>50%為3 級。

        圖1 甲狀腺良惡性結節(jié)超聲圖像Fig.1 Ultrasound images of benign and malignant thyroid nodules

        1.2.3 病理組織檢查

        所有患者均行甲狀腺次全切除術或甲狀腺全切術,對于有可疑淋巴結轉移患者行中央區(qū)或頸側區(qū)淋巴結清掃。 其中腫瘤采用甲醛溶液固定后石蠟包埋,切片觀察。根據世界衛(wèi)生組織甲狀腺腫瘤的組織學分類, 及其觀察的細胞形態(tài)特性, 確定腫瘤的良惡性。PTMC 定義為選取診斷為甲狀腺良性病變及分化型PTMC 的患者,其中PTMC 定義為病變最大徑線不超過10 mm, 且不伴有局部淋巴結和/或遠處器官轉移及甲狀腺外侵犯的甲狀腺乳頭狀癌。

        1.3 統計學方法

        采用SPSS 22.0 統計軟件,符合正態(tài)分布的計量資料以均數± 標準差表示,組間比較采用獨立樣本t檢驗; 非正態(tài)分布計量資料以中位數(四分位距)表示,應用Mann-Whitney U 檢驗。計數資料采用百分構成比表示,組間比較采用χ2檢驗或Fisher 精確檢驗。使用二分類Logistic 回歸分析篩選出預測PTMC 的獨立預測因素并建模,結果以比值比(odd ratio,OR)和95 %可信區(qū)間(confidence interval,CI)表示,回歸模型的回歸系數通過R 語言軟件包“Hmisc”構建的列線圖顯示,直觀展示微小乳頭狀癌的風險,并采用Bootstrap 法重復抽樣進行內部驗證,并計算一致性指數(C-index)評價模型的區(qū)分度。 繪制ROC(receiver operating characteristic)曲線,利用ROC 曲線下面積(area under the curve,AUC) 對模型的預測性能評估。P<0.05 為差異有統計學意義。

        2 結果

        2.1 病理組織檢查結果

        經手術病理證實,216 例患者中良性病例92 例(良性組)(127 個病灶,其中腺瘤82 個,結節(jié)性甲狀腺腫33 個,亞急性甲狀腺炎12 個),惡性病例124 例(惡性組)(189 個病灶,均為PTMC)。

        2.2 臨床特征單因素分析

        單因素分析結果表明,惡性組患者年齡小于良性組,差異具有統計學意義(P<0.05)。此外,惡性組患者TG 水平高于良性組, 差異具有統計學意義 (P <0.05)。 然而,患者性別、CT、PTH、T3、T4 等激素水平在良性組與惡性組之間差異無統計學意義 (P 均>0.05)。 見表1。

        2.3 超聲特征單因素分析

        良性組和惡性組患者超聲特征包括結節(jié)葉內位置、多灶性、結節(jié)大小和A/T、形態(tài)、邊界、邊緣、回聲、鈣化,在惡性組與良性組之間差異有統計學意義(P <0.05)。 甲狀腺結節(jié)位置、后方回聲衰減、側方聲影、暈圈及CDFI 特征在良性組與惡性組之間差異無統計學意義(P >0.05)。 見表2。

        表2 良性組與惡性組患者病灶的超聲特征比較Tab.2 Comparison of ultrasonic features of lesions between 2 groups

        2.4 二分類Logistic 回歸分析

        將單因素回歸分析中差異有統計學意義的等級變量因素(結節(jié)葉內位置、多灶性、形態(tài)、邊界、邊緣、回聲及鈣化)進行賦值。 其中腫瘤A/T、TG 水平作為連續(xù)變量;由于腫瘤超聲測量大小在良惡性組之間差異大,將其作為干擾因素被排除。 將以上因素作為自變量, 采用逐步向前法進行二分類Logistic 回歸分析,進入回歸模型且回歸系數有統計學意義的自變量為A/T(OR=10.82,95%CI 4.11~28.45,P=0.000)、邊緣欠/不光整 (OR = 3.86,95 % CI 1.17 ~ 5.16,P =0.000)、 多灶惡性結節(jié) (OR = 2.50;95 % CI 1.17 ~5.34,P=0.018)、多灶良惡性結節(jié)(OR=5.14,95%CI 1.99~5.34,P=0.001)、TG 水平 (OR=0.83,95%CI 0.73~0.95,P=0.007)。 見圖1、表3。

        表3 二分類Logistic 回歸分析結果Tab.3 Binary Logistic regression analysis result

        2.5 構建預測甲狀腺惡性結節(jié)風險的列線圖

        基于二分類Logistic 回歸分析確定具有統計學意義的參數構建列線圖, 用于評估其對診斷良惡性結節(jié)的風險。 在列線圖中,每一個獨立的預測因子都被賦予與OR 對數成比例的分支,將各預測變量的分值進行總和所得的總分定位于總分軸上,其所對應的風險系數則反映了結節(jié)為惡性的風險性。 A/T、邊緣、多灶性、TG 水平在列線圖中的分值分別為100、20、17.5、12 (圖2)。 對列線圖預測模型采用Bootstrap 法重復抽樣1 000 次進行內部驗證后,C-index 值為0.912,說明模型具有較好的區(qū)分度。

        圖2 預測甲狀腺結節(jié)為惡性風險的列線圖Fig.2 Nomogram for predicting malignant thyroid nodule

        2.6 ROC 曲線評估列線圖和A/T 對惡性結節(jié)的預測效能

        繪制ROC 曲線,內部驗證顯示,列線圖預測模型AUC 值為0.861,靈敏度為75.13%,特異度為87.40%。A/T >0.85 作為單個特征診斷PTMC 的AUC 為0.847,靈敏度為73.55%,特異度為91.34%,其診斷效能顯著高于任何單一因素(P <0.05),且與聯合診斷效能相比,差異無統計學意義(P >0.05)。 見表4、圖3。

        圖3 列線圖的ROC 對PTMC 的鑒別診斷效能Fig. 3 ROC curve of nomogram for differentiate diagnostic performance of PTMC

        表4 列線圖的ROC 診斷效能Tab.4 ROC diagnostic performance of nomogram

        3 討論

        PTMC 是一類隱匿性疾病,既往常在活檢、甲狀腺切除標本或尸檢中發(fā)現。 雖然目前研究者認為PTMC 是一種惰性腫瘤,但常規(guī)清掃的頸部淋巴結標本病理檢查顯示,47%~64%的患者發(fā)生頸部淋巴結轉移,而頸部淋巴結轉移對患者的治療方式和預后具有決定性影響[4,5]。 因此,準確從甲狀腺良性結節(jié)中鑒別出PTMC 對于患者的后續(xù)治療至關重要。甲狀腺惡性結節(jié)的超聲影像學特征包括微鈣化、 低回聲、邊緣不光整、 主要為實性成分和結節(jié)內血管增生等,而聯合特征較單一特征提供了更高的診斷準確度[6]。 盡管如此, 相當一部分良性和惡性結節(jié)的特征存在重疊,而超聲對甲狀腺惡性結節(jié)的靈敏度和特異度也不盡相同[7]。 因此,找到一種更為簡單、準確的診斷方法進行鑒別診斷并減少PTMC 的漏診率成為目前臨床急需解決的問題。

        筆者研究將甲狀腺結節(jié)的超聲影像學參數和臨床參數納入列線圖模型構建,顯示結節(jié)A/T、邊緣、多灶性、TG 為甲狀腺腫瘤的惡性特征,其直觀可視化結節(jié)的惡性的AUC 為0.861(95%CI 0.817~0.904),具有良好的診斷效能,這與既往研究[2,8,9]結果一致,表明筆者研究模型納入的預測因子具有較高的普遍應用價值,而列線圖作為無創(chuàng)的預測工具較為直觀和完整地反映腫瘤的異質性。 因此,該研究模型可以有效地協助臨床醫(yī)生預測PTMC,從而有助于提高超聲診斷PTMC 的準確度。

        在筆者研究中, 腫瘤A/T 對甲狀腺良性結節(jié)和PTMC 具有重要鑒別診斷意義。研究表明,A/T 比值是甲狀腺癌的高危特征,相比于A/T <1 的病例,A/T ≥1 診斷為甲狀腺癌的風險增高4~6 倍,其診斷良惡性的特異度高達60%~100%[2,10~13]。 其原因可能是甲狀腺癌前后方向上的癌細胞處于分裂期,而在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的徑線,這有別于良性結節(jié)的生長方式[14,15]。 在筆者研究中,A/T 對診斷PTMC 的貢獻最大,表明在甲狀腺癌早期腫瘤生長更快,侵襲性更高,而利用A/T 在形態(tài)學上評價腫瘤的生長模式能更準確反映結節(jié)的性質。 盡管如此,以A/T ≥1 診斷PTMC 仍存在一個“灰色地帶”,即A/T ≥1 在惡性腫瘤中發(fā)生率僅為44%~68%, 仍然存在32%~56%的A/T<1 仍為惡性,或在風險分層后甚至在FNA 后仍不確定是否為惡性。 其次, 也有研究證實A/T <1多見于良性結節(jié)及部分甲狀腺乳頭狀癌、甲狀腺濾泡癌等, 而A/T ≥1 則見于約32.7%~83.6%惡性結節(jié),也可見于7.5%~18.5%的良性結節(jié)[16,17]。 因此,尋找更確切的A/T 有助于減少相當一部分良性和惡性結節(jié)的重疊性,并進一步提高診斷的準確度。 相比于以往研究, 筆者研究結果以A/T >0.85 作為診斷PTMC 的依據, 發(fā)現其AUC 為0.847, 靈敏度為73.55 %,特異度為91.34%,表明適當降低A/T 仍可獲得較高的鑒別診斷價值,且與A/T ≥1 相比可減少漏診率。 因此,該A/T 可對結節(jié)進行更詳盡而準確的風險分層以區(qū)分良性結節(jié)和PTMC 并減少誤診。

        此外, 腫瘤邊緣不光整、 存在多灶性也是診斷PTMC 的重要特征,該研究結果與以往研究[18]一致,表明多發(fā)病灶是PTMC 的一種臨床癥狀,其更多見于以甲狀腺良性疾病就診的“偶發(fā)癌”,尤其是在伴有橋本氏甲狀腺炎的患者中更為常見。 研究表明,橋本氏甲狀腺炎合并PTMC 以多病灶為主,并且結節(jié)多伴有邊緣不光整[19]。 因此,在錯綜復雜的多結節(jié)背景下,發(fā)現邊緣不規(guī)則的小結節(jié),對PTMC 具有重要診斷意義。

        TG 是在甲狀腺濾泡上皮細胞分泌出的大分子糖蛋白,是對患者體內是否仍有功能性甲狀腺組織存在的進行判定的重要腫瘤標志物[20]。 筆者的研究結果顯示,PTMC 患者的TG 值要明顯比結節(jié)良性的患者高,與以往研究[20,21]結果一致,表明TG 可作為PTMC 的診斷依據之一,然而考慮到筆者研究樣本量較小,仍然需要更多的研究對該結果行進一步的驗證。

        有研究[4]表明,患者年齡、性別在甲狀腺良惡性腫瘤中差異具有統計學意義,其中PTMC 在女性發(fā)病率高于男性、年輕患者高于年長患者。 然而在筆者研究中,兩者對PTMC 的鑒別診斷無顯著意義,可能與研究樣本量較小、選擇存在一定偏移有關。

        綜上所述,超聲影像特征甲狀腺激素水平聯合構建列線圖模型對甲狀腺良惡性結節(jié)鑒別診斷具有良好的臨床應用價值,尤其是結節(jié)A/T >0.85 可作為診斷PTMC 的重要特異性征象,可顯著減少PTMC 的漏診率, 可作為一種無創(chuàng)性量化工具提高診斷效能,更有利于術前甲狀腺手術治療策略的制定。

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