Thanh bên bài viết
Số lượt xem PDF: 1191
So sánh giá trị các phân loại EU-TIRADS, K-TIRADS và ACR-TIRADS trong chẩn đoán tổn thương dạng nốt tuyến giáp
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Đối chiếu kết quả siêu âm tổn thương dạng nốt tuyến giáp (TTDNTG) phân loại theo EU-TIRADS, K-TIRADS,
ACR-TIRADS với kết quả mô bệnh học và so sánh giá trị của các hệ thống này trong chẩn đoán TTDNTG.
Đối tượng, phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang, cỡ mẫu thuận tiện được thực hiện ở 138 TTDNTG
(trên 122 bệnh nhân) có siêu âm trước mổ, phân loại theo EU-TIRADS, K-TIRADS, ACR-TIRADS và phẫu thuật cắt bỏ, có kết
quả mô bệnh học tại Bệnh viện trường Đại học Y Dược Huế từ 09/201 đến 07/2020.
Kết quả: Tỷ lệ tổn thương ác tính là 22,5%. Các tổn thương phân bố nhiều nhất ở nhóm EU-TIRADS 3 (47,8%),
K-TIRADS 3 (47,8%), ACR-TIRADS 2 (38,4%). AUC của EU-TIRADS, K-TIRADS, ACR-TIRADS lần lượt là 0,957 ; 0,951
và 0,956. EU-TIRADS có độ nhạy (Se) và giá trị dự đoán âm tính (NPV) cao nhất, đạt 100%; độ đặc hiệu (Sp), giá trị dự đoán
dương tính (PPV) và độ chính xác (Acc) thấp nhất. K-TIRADS có Sp (97,2%), PPV (89,7%) và Acc (94,2%) cao nhất; có Se
và NPV thấp nhất.
Kết luận: Khả năng phân biệt TTDNTG lành tính hay ác tính của cả ba hệ thống phân loại TIRADS đều ở mức rất tốt.
Trong đó, EU-TIRADS cho thấy Se và NPV tốt nhất; K-TIRADS có Sp, PPV và Acc cao nhất.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
tổn thương dạng nốt tuyến giáp, giá trị chẩn đoán, EU-TIRADS, K-TIRADS, ACR-TIRADS
Tài liệu tham khảo
Adult Patients with Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer: The American Thyroid Association
Guidelines Task Force on Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer. Thyroid : official journal of the
American Thyroid Association. 2016;26 (1): 1-133. doi:10.1089/thy.2015.0020
2. Oertli D, Udelsman R. Surgery of the Thyroid and Parathyroid Glands. Springer; 2012.
3. Durante C, Grani G, Lamartina L, Filetti S, Mandel SJ, Cooper DS. The Diagnosis and Management of Thyroid
Nodules. JAMA. 2018;319 (9): 914. doi:10.1001/jama.2018.0898
4. Kim PH, Suh CH, Baek JH, Chung SR, Choi YJ, Lee JH. Diagnostic Performance of Four Ultrasound Risk
Stratification Systems: A Systematic Review and Meta-Analysis. Thyroid. 2020;30 (8): 1159-1168. doi:10.1089/
thy.2019.0812
5. Russ G, Bonnema Steen J, Erdogan M, Durante C, Ngu R, Leenhardt L. European Thyroid Association Guidelines
for Ultrasound Malignancy Risk Stratification of Thyroid Nodules in Adults: The EU-TIRADS. European Thyroid
Journal. 2017;6 (5): 225-237. doi:10.1159/000478927
6. Shin JH, Baek JH, Chung J, et al. Ultrasonography Diagnosis and Imaging-Based Management of Thyroid
Nodules: Revised Korean Society of Thyroid Radiology Consensus Statement and Recommendations. Korean
Journal of Radiology. 2016;17 (3): 370. doi:10.3348/kjr.2016.17.3.370
7. Tessler FN, Middleton WD, Grant EG, et al. ACR Thyroid Imaging, Reporting and Data System (TI-RADS):
White Paper of the ACR TI-RADS Committee. Journal of the American College of Radiology. 2017;14 (5): 587-
595. doi:10.1016/j.jacr.2017.01.046
8. Yoon SJ, Na DG, Gwon HY, et al. Similarities and Differences Between Thyroid Imaging Reporting and Data
Systems. American Journal of Roentgenology. 2019;213 (2): W76-W84. doi:10.2214/ajr.18.20510
9. Xu T, Wu Y, Wu R-X, et al. Validation and comparison of three newly-released Thyroid Imaging Reporting and
Data Systems for cancer risk determination. Endocrine. 2018;64 (2): 299-307. doi:10.1007/s12020-018-1817-8