Thanh bên bài viết
Số lượt xem PDF: 249
GIÁ TRỊ SIÊU ÂM TRONG CHẨN ĐOÁN UNG THƯ TUYẾN GIÁP
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Xác định giá trị siêu âm trong chẩn đoán ung thư tuyến giáp.
Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu mô tả cắt ngang các đặc điểm siêu âm tuyến giáp trên 98 bệnh nhân (BN) có nhân tuyến giáp đến điều trị tại Viện Y học phóng xạ và U bướu Quân đội, từ tháng 04/2020 đến tháng 03/2021.
Kết quả: Kích thước khối ung thư tuyến giáp chủ yếu dưới 2cm. Nhân ung thư tuyến giáp chủ yếu có đặc điểm giảm âm nhiều trên siêu âm (61,19%). Nhân ung thư tuyến giáp có đặc điểm hình dạng chiều cao lớn hơn chiều rộng (độ nhạy: 76,12%; độ đặc hiệu: 86,96%; giá trị tiên đoán dương: 89,47%; giá trị tiên đoán âm: 71,43%; độ chính xác: 80,53%.). Đặc điểm bờ viền không đều có độ nhạy: 98,51%; độ đặc hiệu: 86,96%; giá trị tiên đoán dương: 91,67%; giá trị tiên đoán âm: 97,56%; độ chính xác: 93,81%. Đặc điểm vi vôi hóa có độ nhạy: 73,13%; độ đặc hiệu: 91,30%; giá trị tiên đoán dương: 92,45%; giá trị tiên đoán âm: 70,00%; độ chính xác: 80,53%. Giá trị TIRADS (TIRAD 4, TIRADS 5) trong chẩn đoán ung thư tuyến giáp có độ nhạy: 94,03%; độ đặc hiệu: 86,96%; giá trị tiên đoán dương: 91,30%; giá trị tiên đoán âm: 90,91%; độ chính xác: 91,15%.
Kết luận: Các đặc điểm nhân giảm âm, đặc điểm hình dạng chiều cao lớn hơn chiều rộng, bờ viền không đều, đặc điểm vi vôi hóa, và điểm TIRADS 4, TIRADS 5 trên siêu âm có giá trị tiên lượng cao trong chẩn đoán ung thư tuyến giáp.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Siêu âm, ung thư tuyến giáp
Tài liệu tham khảo
2. Hee Jung Moon, Jin Young Kwak, Min Jung Kim, et al. (2010). Can Vascularity at Power Doppler US Help Predict Thyroid Malignancy? Radiology, 255: 260-269.
3. Trần Thúy Hồng (2013), Đặc điểm hình ảnh và giá trị của siêu âm trong chẩn đoán các tổn thương khu trú tuyến giáp, Luận văn thạc sỹ y học, Đại Học Y Hà Nội.
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. Vũ Tất Giao (2015), Nghiên cứu giá trị siêu âm trong phân loại TIRADS các tổn thương khu trú tuyến giáp, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Y Hà Nội.
6. Jin Young Kwak, Kyung Hwa Han, 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.
7. Yu-rong HONG, Yu-lian WU, Zhi-yan LUO (2012). Impact of nodular size on the predictive values of gray-scale, color-Doppler ultrasound, and sonoelastography for assessment of thyroid nodules. Journal of Zhejiang University-SCIENCE B (Biomedicine & Biotechnology, 13(9): 707-716.
8. 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.
9. Châu Thị Hiền Trang, Nguyễn Thanh Thảo, Hoàng Minh Lợi (2015). Nghiên cứu ứng dụng phân loại TIRADS trong chẩn đoán tổn thương dạng nốt tuyến giáp trên siêu âm. Điện quang Việt Nam, 21: 17-22.