Thanh bên bài viết
Số lượt xem PDF: 267
GIÁ TRỊ CỦA THANG ĐIỂM EU-TIRADS 2017 VÀ ACR-TIRADS 2017 TRONG ĐÁNH GIÁ NHÂN TUYẾN GIÁP
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
TÓM TẮT
Mục tiêu: Mô tả đặc điểm hình ảnh các tổn thương dạng nốt tuyến giáp theo phân loại EU TIRADS 2017 và ACR TIRADS 2017. So sánh giá trị chẩn đoán của EU TIRADS 2017 và ACR TIRADS 2017 có đối chiếu với kết quả tế bào học.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: nghiên cứu mô tả cắt ngang trên những bệnh nhân có nhân tuyến giáp được siêu âm chẩn đoán và làm FNA tại trung tâm Điện Quang, Bệnh viện Bạch Mai từ tháng 8/2019 đến 8/2020.
Kết quả: trên 233 bệnh nhân với 233 nhân tuyến giáp có 79 nhân có tế bào ác tính (chiếm 33,9%), 154 nhân không có tế bào ác tính (chiếm 66,1%). Các nhân ác tính chủ yếu là nhân đặc (97,5%), nang và nhân bọt biển 100% không có tế bào ác tính. Các đặc điểm nhân giảm âm và bờ viền không đều có độ nhạy và độ đặc hiệu cao (>70%) chẩn đoán nhân ác tính. Đặc điểm rất giảm âm và vi vôi hóa có độ đặc hiệu 100%. Có sự khác biệt có nghĩa thống kê về tính chất ác tính giữa nhóm nhân tuyến giáp
có chiều cao>= chiều rộng và chiều cao<chiều rộng. Phân loại ACR-TIRADS có độ nhạy 96,2%, độ đặc hiệu 53,9%, giá trị dự báo dương tính 51,7%, giá trị dự báo âm tính 96,5%, độ chính xác 68,2%. Phân loại EU-TIRADS độ nhạy 87,3% , độ đặc hiệu 71,4%, giá trị dự đoán dương tính 61,1%, giá trị dự đoán âm tính 91,7%, độ chính xác 76,8%.
Kết luận: Phân loại ACR-TIRADS và EU-TIRADS là hai phân loại có giá trị tốt để chẩn đoán nhân ác tính và lành tính tuyến giáp. Phân loại ACR-TIRADS có độ nhạy cao hơn tuy nhiên độ đặc hiệu thấp hơn phân loại EU TIRADS.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
siêu âm tuyến giáp, phân loại EU-TIRADS, ACR-TIRADS
Tài liệu tham khảo
1. Ezzat S, Sarti DA and Cain DR (1994), Thyroid incidentalomas. Prevalence by palpation and ultrasonography, PubMed, 154(16), 1838-40.
2. Nguyễn Bá Đức (2007), Chẩn đoán và điều trị bệnh ung thư, 152-161.
3. MD Jin Young Kwak , MS Kyung Hwa Han and MD Jung Hyun Yoon (2011), Thyroid Imaging Reporting and Data System for US Features of Nodules : A Step in Establishing Better Stratifi cation of Cancer Risk, Radiology, 260(3), 892-99
4. Alper Ozel, Sukru Mehmet Erturk, Alkin Ercan et al (2012), “The diagnostic efficiency of ultrasound in characterization for thyroid nodules: how many criteria are required to predict malignancy, Med Ultrason, 14(1), 24-28.
5. Boniface Moifo, Emmanuel Oben Takoeta, Joshua Tambe et al (2013), “Reliability of Thyroid Imaging Reporting and Data System (TIRADS) Classification in Differentiating Benign from Malignant Thyroid Nodules, Open Journal of Radiology, 3, 103-107.
6. Moon HJ, Kwak JY and Kim MJ (2010), Can vascularity at power Doppler US help predict thyroid malignancy?, Radiology, 255, 260-9.
7. Luying Gao, Xuehua Xi, Bo Zhang (2019), Comparison among TIRADS (ACR TI-RADS and KWAK- TI-RADS) and 2015 ATA Guidelines in the diagnostic efficiency of thyroid nodules, Pubmed, 64(1):90-96.
8. Nguyễn Thị Thu Thảo (2018), Nghiên cứu giá trị chẩn đoán ung thư tuyến giáp của phân loại EU-TIRADS 2017, Tạp chí điện quang, 33, 12-18.