Thanh bên bài viết
Số lượt xem PDF: 663
GIÁ TRỊ CHẨN ĐOÁN CỦA CÁC VI VÔI HÓA NGHI NGỜ ÁC TÍNH TRÊN X QUANG TUYẾN VÚ
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
TÓM TẮT
Mục đích: Giá trị chẩn đoán của một số vi vôi hóa nghi ngờ ác tính trên X quang tuyến vú.
Đối tượng và phương pháp: 60 bệnh nhân nữ đến khám và có hình ảnh vi vôi hóa nghi ngờ ác tính trên phim chụp X quang tuyến vú. Tổn thương được mô tả bởi bác sỹ chẩn đoán hình ảnh chuyên về vú và phân loại theo ACR BI-RADS 2013. Sau đó được sinh thiết tổn thương lấy mẫu bệnh phẩm chứa vi vôi hóa, đối chiếu với kết quả giải phẫu bệnh
Kết quả:
* Nhóm vi vôi hóa nằm ngoài khối (không có khối) – 30 trường hợp
Giá trị dự đoán dương tính tổng thể sau sinh thiết của nhóm vi vôi hóa không có khối là 40%. Hình thái của mỗi loại vi vôi hóa dự đoán độ ác tính lần lượt như sau: vi vôi hóa vô định hình 2/11 trường hợp (18,2% ác tính); vi vôi hóa nhỏ đa hình thái 5/11 trường hợp (45,5% ác tính); vi vôi hóa dải mảnh/phân nhánh 5/8 trường hợp (62,5% ác tính); vi vôi hóa thô không đồng nhất , 0 trường hợp. Sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê (p<0.01) bỏi kiểm định Fisher’s Exact.
* Nhóm vi vôi hóa nằm trong khối- 30 trường hợp
Giá trị dự đoán dương tính tổng thể sau sinh thiết của nhóm vi vôi hóa nằm trong khối là 96,7%. Hình thái của mỗi loại vi vôi hóa dự đoán độ ác tính lần lượt như sau: vi vôi hóa vô định hình 2/2 trường hợp (100% ác tính); vi vôi hóa nhỏ đa hình thái 11/12 trường hợp (92% ác tính); vi vôi hóa dải mảnh/phân nhánh 16/16 trường hợp (100% ác tính); vi vôi hóa thô không đồng nhất , 0 trường hợp.
* Giá trị dự đoán dương tính đối với bệnh ác tính theo phân loại BI-RADS trong nghiên cứu của chúng tôi như sau: loại 4B, 21,1%; loại 4C, 66,7%; và loại 5, 94,3%.
Kết luận: Mô tả hình thái và phân bố của vi vôi hóa trên chụp X quang tuyến vú giúp phân loại BI-RADS và đánh giá nguy cơ ác tính của từng trường hợp phục vụ cho chẩn đoán và theo dõi điều trị. Giá trị dự đoán dương tính đối với ung thư vú tăng theo thứ tự lần lượt là vi vôi hóa vô định hình, nhỏ đa hình thái và dải mảnh/phân nhánh.
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
1. American Cancer Society. Cancer Facts and Figures 2019. Atlanta, Ga: American Cancer Society; 2019
2. The Globocan Cancer Observatory.
3. Lars J. Grimm, Benjamin Neely, Rui Hou, et al. Mixedmethods study to predict upstaging of DCIS to invasive disease on mammography. American Journal of Roentgenology, ahead of print.
4. M. Cheng, W. Tong, J. Luo, et al,.2020. Value of contrast-enhanced ultrasound in the diagnosis of breast USBI- RADS 3 and 4 lesions with calcifications. Clinical Radiology
5. Castronovo V, B.A, Evidence that breast cancer asocited microcalcifications are mineralized malignant cells. Int J Oncol, 198. 12: p.305-308
6. D’Orsi C.J., Sickles E.A., Mendelson E.B. et al. ACR BI-RADS® Atlas: Breast Imaging Reporting and Data System 2013. 718
7. Bent CK, Bassett LW, D’Orsi CJ, Sayre JW. The positive predictive value of BI-RADS microcalcification descriptors and final assessment categories. AJR 2010; 194(5):1378–1383
8. Peng Yu, Jixiao Lei, Baixuan Xu, et al, .2020. Correlation Between 18F-FDG PET/CT Findings and BI-RADS Assessment Using Ultrasound in the Evaluation of Breast Lesions: A Multicenter Study. Academic Radiology 27:5, 682-688.
9. Thomas Rauch, Jens Rieger, Georg Pelzer, et al, .2020. Discrimination analysis of breast calcifications using x-ray dark-field radiography. Medical Physics 47:4, 1813-1826
10. Tiancheng He, Mamta Puppala, Chika F. Ezeana, et al. 2019. A Deep Learning–Based Decision Support Tool for Precision Risk Assessment of Breast Cancer. JCO Clinical Cancer Informatics :3, 1-12
11. D’Orsi CJ, Bassett LW, Berg WA, et al. Breast Imaging Reporting and Data System: ACR BIRADS– Mammography, 4th ed. Reston, VA: American College of Radiology, 2003
12. Burnside ES, Ochsner JE, Fowler KJ, et al. Use of microcalcification descriptors in BI-RADS 4th edition to stratify risk of malignancy. Radiology 2007; 242(2):388–395 4.
13. Liberman L, Abramson AF, Squires FB, et al, . The Breast Imaging Reporting and Data System: positive predictive value of mammographic features and final assessment categories. AJR 1998; 171(1):35–40
14. Bent CK, Bassett LW, D’Orsi CJ, Sayre JW. The positive predictive value of BI-RADS microcalcification descriptors and final assessment categories. AJR 2010; 194(5):1378–1383