甲状腺结节超声恶性危险分层指南对甲状腺乳头状癌的诊断价值:C-TIRADS与ATA指南比较

2024-01-25 中国医学影像学杂志 发表于上海

C-TIRADS和ATA指南对PTC均有很高的诊断效能,但C-TIRADS适用于所有甲状腺结节的声像图表现,且受超声医师临床经验影响小,更易在临床推广使用。 

中文标题:

甲状腺结节超声恶性危险分层指南对甲状腺乳头状癌的诊断价值:C-TIRADS与ATA指南比较

发布机构:

发布日期:

2024-01-25

简要介绍:

目的 探讨甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南(C-TIRADS)和美国甲状腺协会(ATA)指南对甲状腺乳头状癌(PTC)的诊断价值。资料与方法 回顾性收集2019年7月—2021年5月联勤保障部队第九〇九医院甲状腺结节术后且有明确病理结果的259例患者(339个结节),分为甲状腺良性结节组150例(210个结节)和PTC组109例(129个结节),分析两组一般资料和结节声像图特征,分别用两种指南对结节进行分类并与手术病理结果进行对照,绘制受试者工作特征曲线评价两种指南对PTC的诊断价值。结果 两组恶性声像图特征中,实性、边缘模糊/不规则或甲状腺外侵犯、垂直位、低或极低回声、微钙化差异有统计学意义(χ2=123.67、132.71、103.82、4.58、137.93,P均<0.05),以PTC组多见;与C-TIRADS不同,ATA指南对61个结节(61/339,17.99%)分类不明确;C-TIRADS和ATA指南的曲线下面积分别为0.952(0.924~0.972)、0.942(0.911~0.964),差异无统计学意义(Z=0.943,P=0.346);两者的最佳截断值为4b类和高度可疑,C-TIRADS的敏感度最高[0.930(120/129)比0.822(106/129)],ATA指南的特异度最高[0.857(180/210)比0.943(198/210)],差异均有统计学意义(χ2=6.99、8.57,P均<0.01),两组准确度[0.885(300/339)比0.897(300/339)]差异无统计学意义(χ2=0.24,P=0.622)。结论 C-TIRADS和ATA指南对PTC均有很高的诊断效能,但C-TIRADS适用于所有甲状腺结节的声像图表现,且受超声医师临床经验影响小,更易在临床推广使用。 

相关资料下载:
[AttachmentFileName(sort=1, fileName=甲状腺结节超声恶性危险分层指南对甲状腺乳头状癌的诊断价值:C-TIRADS与ATA指南比较.pdf)] GetToolGuiderByIdResponse(projectId=1, id=649f01c0035e5a2f, title=甲状腺结节超声恶性危险分层指南对甲状腺乳头状癌的诊断价值:C-TIRADS与ATA指南比较, enTitle=, guiderFrom=中国医学影像学杂志, authorId=0, author=, summary=C-TIRADS和ATA指南对PTC均有很高的诊断效能,但C-TIRADS适用于所有甲状腺结节的声像图表现,且受超声医师临床经验影响小,更易在临床推广使用。 , cover=https://img.medsci.cn/Random/medics-and-patient-on-hospital-gurney-at-PMW6NAQ.jpg, journalId=0, articlesId=null, associationId=0, associationName=, associationIntro=, copyright=0, guiderPublishedTime=Thu Jan 25 00:00:00 CST 2024, originalUrl=, linkOutUrl=, content=<p><span style="color: #666666;">目的 探讨甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南(C-TIRADS)和美国甲状腺协会(ATA)指南对甲状腺乳头状癌(PTC)的诊断价值。资料与方法 回顾性收集2019年7月&mdash;2021年5月联勤保障部队第九〇九医院甲状腺结节术后且有明确病理结果的259例患者(339个结节),分为甲状腺良性结节组150例(210个结节)和PTC组109例(129个结节),分析两组一般资料和结节声像图特征,分别用两种指南对结节进行分类并与手术病理结果进行对照,绘制受试者工作特征曲线评价两种指南对PTC的诊断价值。结果 两组恶性声像图特征中,实性、边缘模糊/不规则或甲状腺外侵犯、垂直位、低或极低回声、微钙化差异有统计学意义(&chi;</span><sup style="color: #666666;">2</sup><span style="color: #666666;">=123.67、132.71、103.82、4.58、137.93,P均&lt;0.05),以PTC组多见;与C-TIRADS不同,ATA指南对61个结节(61/339,17.99%)分类不明确;C-TIRADS和ATA指南的曲线下面积分别为0.952(0.924~0.972)、0.942(0.911~0.964),差异无统计学意义(Z=0.943,P=0.346);两者的最佳截断值为4b类和高度可疑,C-TIRADS的敏感度最高[0.930(120/129)比0.822(106/129)],ATA指南的特异度最高[0.857(180/210)比0.943(198/210)],差异均有统计学意义(&chi;</span><sup style="color: #666666;">2</sup><span style="color: #666666;">=6.99、8.57,P均&lt;0.01),两组准确度[0.885(300/339)比0.897(300/339)]差异无统计学意义(&chi;</span><sup style="color: #666666;">2</sup><span style="color: #666666;">=0.24,P=0.622)。结论 C-TIRADS和ATA指南对PTC均有很高的诊断效能,但C-TIRADS适用于所有甲状腺结节的声像图表现,且受超声医师临床经验影响小,更易在临床推广使用。&nbsp;</span></p>, tagList=[TagDto(tagId=7217, tagName=甲状腺结节)], categoryList=[CategoryDto(categoryId=5, categoryName=肿瘤, tenant=100), CategoryDto(categoryId=6, categoryName=内分泌, tenant=100), CategoryDto(categoryId=73, categoryName=头颈外科, tenant=100), CategoryDto(categoryId=85, categoryName=指南&解读, tenant=100)], articleKeywordId=7217, articleKeyword=甲状腺结节, articleKeywordNum=6, guiderKeywordId=7217, guiderKeyword=甲状腺结节, guiderKeywordNum=6, haveAttachments=1, attachmentList=null, guiderType=0, guiderArea=解读, guiderLanguage=0, guiderRegion=3, opened=0, paymentType=, paymentAmount=10, recommend=0, recommendEndTime=null, sticky=0, stickyEndTime=null, allHits=8307, appHits=114, showAppHits=0, pcHits=261, showPcHits=8193, likes=0, shares=11, comments=0, approvalStatus=1, publishedTime=Tue Feb 06 19:00:00 CST 2024, publishedTimeString=2024-01-25, pcVisible=1, appVisible=1, editorId=0, editor=dajiong, waterMark=0, formatted=0, memberCards=[], isPrivilege=0, deleted=0, version=3, createdBy=null, createdName=dajiong, createdTime=Tue Feb 06 15:29:12 CST 2024, updatedBy=8538692, updatedName=梅斯话题小助手, updatedTime=Tue Feb 06 18:21:24 CST 2024, courseDetails=[], otherVersionGuiders=[], isGuiderMember=false, ipAttribution=上海, attachmentFileNameList=[AttachmentFileName(sort=1, fileName=甲状腺结节超声恶性危险分层指南对甲状腺乳头状癌的诊断价值:C-TIRADS与ATA指南比较.pdf)])
甲状腺结节超声恶性危险分层指南对甲状腺乳头状癌的诊断价值:C-TIRADS与ATA指南比较.pdf
下载请点击:
评论区 (0)
#插入话题

拓展阅读

生的气会留在甲状腺里?结节别急着开刀!中医这些“散结妙招”让结节悄悄变小

甲状腺结节与不良情绪、内分泌紊乱相关,中医通过古方汤剂(如半夏厚朴汤)、外敷药膏(如冰川散)及中成药(如小金丸)辨证治疗,可缩小结节、改善症状,需警惕恶性特征结节。

细胞学检查无法确定良恶性的甲状腺结节,检出PTEN突变的恶性风险为25%

这项研究为有关这些罕见突变发现的快速增多的文献体系做出了贡献,并且有助于让临床医生和患者在手术治疗前能够做出明智的决策。

European Radiology:桥本法诊断甲状腺结节的多中心研究

目前,深度学习(DL)在医学影像领域的应用日益广泛。如 U-Net 和 DenseNet 等 DL 模型在甲状腺结节分割方面表现出色,能帮助放射科医生快速准确地识别和划定甲状腺结节区域。

European Radiology:使用临床、超声特征和机器学习方法预测甲状腺结节的恶性风险 

机器学习(ML)算法已被证明能提供比人类专家更好的预测,它利用统计方法从医学数据中识别潜在模式和分类,并已成功应用于改善患者护理。

“绘”解读 真报告丨甲状腺腺瘤样结节有癌变风险?选择79基因检测为之鉴别良恶性!

甲状腺结节常见,约20.43%人群有>5mm结节,10%为恶性。通过对一甲状腺结节样本检测79基因,检出BRAF V600E等突变,结合指南及研究,提示恶性风险高,多基因检测助于结节诊治。

npj Digital Medicine:基于深度学习的甲状腺结节3D可视化工具显著提升诊断准确性

本研究开发了一种基于深度学习的超声诊断工具(TNVis),通过利用大规模标注的二维静态超声图像数据集,实现了对动态超声视频的精准分割,并借助多视角融合技术构建甲状腺结节三维可视化模型。

2016 AACE/ACE/AME指南:甲状腺结节的诊断和管理

美国临床内分泌医师学会(AACE,American Association of Clinical Endocrinologists) · 2016-05-16

2018 KSThR共识声明:甲状腺结节乙醇消融治疗

韩国甲状腺放射学会(KSThR,Korean Society of Thyroid Radiology) · 2019-03-20

2020年欧洲甲状腺协会在良性甲状腺结节中使用图像引导消融的临床实践指南

欧洲甲状腺协会(ETA,European Thyroid Association) · 2020-09-01

中国儿童甲状腺结节及分化型甲状腺癌专家共识

国家儿童医学中心(北京) · 2020-10-30