Сравнительная характеристика систем TIRADS (K-,EU-,ACR-) в диагностике рака щитовидной железы
|
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 3
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 7
1.1 Определение 7
1.2 Этиология и патогенез 7
1.3 Эпидемиология 8
1.4 Кодирование по МКБ 10 9
1.5 Классификация рака щитовидной железы 10
1.6 Современные методы лечения рака щитовидной железы 11
1.7 Классификация узловых образований щитовидной железы по шкале TIRADS ( EU-TIRADS, ACR-TIRADS, K-TIRADS) 17
1.7.1 Классификация ACR-TIRADS 19
1.7.2 Классификация EU-TIRADS 21
1.7.3 Классификация K-TIRADS 24
1.8 Оценка кровотока в узлах щитовидной железы 25
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 33
2.1 Анализ УЗИ данных и их интерпретация по классификации ACR-TIRADS 33
2.2 Анализ УЗИ данных и их интерпретация по классификации EU-TIRADS 38
2.3 Анализ УЗИ данных и их интерпретация по классификации K-TIRADS 40
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 44
3.1 Характеристики 432 узлов щитовидной железы 44
3.2 Результаты сравнения риска злокачественных новообразований 46
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 47
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 49
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 7
1.1 Определение 7
1.2 Этиология и патогенез 7
1.3 Эпидемиология 8
1.4 Кодирование по МКБ 10 9
1.5 Классификация рака щитовидной железы 10
1.6 Современные методы лечения рака щитовидной железы 11
1.7 Классификация узловых образований щитовидной железы по шкале TIRADS ( EU-TIRADS, ACR-TIRADS, K-TIRADS) 17
1.7.1 Классификация ACR-TIRADS 19
1.7.2 Классификация EU-TIRADS 21
1.7.3 Классификация K-TIRADS 24
1.8 Оценка кровотока в узлах щитовидной железы 25
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 33
2.1 Анализ УЗИ данных и их интерпретация по классификации ACR-TIRADS 33
2.2 Анализ УЗИ данных и их интерпретация по классификации EU-TIRADS 38
2.3 Анализ УЗИ данных и их интерпретация по классификации K-TIRADS 40
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 44
3.1 Характеристики 432 узлов щитовидной железы 44
3.2 Результаты сравнения риска злокачественных новообразований 46
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 47
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 49
Актуальность проблемы
Узлы щитовидной железы (УЩЖ) - нередкое явление у людей всех возрастов. Выявляются они при клиническом осмотре или при ультразвуковом исследовании (УЗИ), причем частота выявления на УЗИ составляет 20-76% [1]. Чрезвычайно важным является дифференциальная диагностика доброкачественных (Д) и злокачественных УЩЖ. С.С. Серегин и соавторы указывают, что более, чем в 90% в описаниях УЗИ ЩЖ допускаются неточности, не позволяющие оценить распространенность роста новообразования в паренхиме и за ее пределами, возможность рецидива, состояние шейных лимфатических узлов [2].
Согласно клиническим рекомендациям РАЭ по диагностике и лечению узлового зоба [3], УЗ признаками УЩЖ, которые заставляют подозревать рак (Р) ЩЖ, являются: гипоэхогенная структура, неровный, нечеткий/полициклический контур, точечные гиперэхогенные включения (микрокаль-цинаты), преобладание высоты узла над шириной («выше чем шире»), гиперваскуляризация. Очень важным для диагностики РЩЖ следует признать и УЗ оценку лимфоузлов шеи.
В 2014 году увидели свет рекомендации Британской тиреоидной ассоциации по ведению рака ЩЖ с указанием признаков, характерных для злокачественных узлов; в 2015 году АТА предложила сонографические признаки, подозрительные на РЩЖ [4; 5]. В 2017 году Европейская тиреоидна-яя ассоциация поддержала перечень УЗ признаков АТА, дополнив его наличием солидного компонента [6]. Следует отметить, что дифференциальная УЗ диагностика высокодифференцированных форм РЩЖ пока не нашла отражения в имеющихся клинических рекомендациях и нуждается в изучении.
При этом в 2009 году Eleonora Horvath с соавторами опубликовали результаты 8-летнего проспективного трехэтапного исследования, целью которого было создание такой единой УЗИ-классификации. Авторы проанализировали УЗИ-картины в общей сложности 1959 пациентов с узловыми поражениями щитовидной железы. Всем пациентам была проведена тонкоигольная аспирационная биопсия, а затем проанализирована корреляция результатов цитологического и гистологического исследования и найденных УЗИ-критериев.Данная система была сложной и включала в себя более 10 паттернов ультразвуковых особенностей.
В 2011 году Jin Young Kwak с соавторами предложили более простую в использовании модель, основанную на подсчете количества подозрительных ультразвуковых признаков(только с 5 подозрительными паттернами) Эта модель была названа К-TIRADS (Korean Thyroid Imaging Reporting and Data System).В настоящий момент в клинической практике применяются несколько основных модификаций TI-RADS: K-TIRADS, ACR-TIRADS,EU-TIRADS.
На данный момент было проведено много исследований по К-TIRADS, АCR-TIRADS и EU-TIRADS, однако различия диагностической ценности между ними не ясны.
Цели и задачи исследования
Целью данного исследования - анализ диагностической эффективности K-TIRADS, ACR-TIRADS и EU-TIRADS, а также предоставление клинических доказательств для установления подходящей классификации TI-RADS.
Задачи исследования:
1. Изучить различные мировые классификации TI-RADS( K-TIRADS,ACR-TIRADS и EU-TIRADS).
2. Сделать базу данных УЗИ пациентов, которые уже успешно были пролечены хирургическим путем и провести повторное диагностическое исследование по 3 разным критериям TI-RADS( K-TIRADS,ACR-TIRADS и EU-TIRADS).
3. На основе полученных данных сравнить достоверность диагнозов, поставленных по 3 разным критериям TI-RADS
4. Сделать выводы и определить, какая из предложенных классификацией более достоверно позволяет поставить верный диагноз на основе данных УЗИ диагностики.
Практическая значимость работы: внедрение в практическую деятельность оригинальной системы оценки ультразвуковых изображений является позитивным элементом диагностической «дорожной карты» при узловой патологии ЩЖ, суть которого заключается в систематизации и конкретизации результатов обследования, что позволяет унифицировать подходы к диагностике и лечению больных.
Структура работы: введение, 3 главы, заключение, список литературы.
Узлы щитовидной железы (УЩЖ) - нередкое явление у людей всех возрастов. Выявляются они при клиническом осмотре или при ультразвуковом исследовании (УЗИ), причем частота выявления на УЗИ составляет 20-76% [1]. Чрезвычайно важным является дифференциальная диагностика доброкачественных (Д) и злокачественных УЩЖ. С.С. Серегин и соавторы указывают, что более, чем в 90% в описаниях УЗИ ЩЖ допускаются неточности, не позволяющие оценить распространенность роста новообразования в паренхиме и за ее пределами, возможность рецидива, состояние шейных лимфатических узлов [2].
Согласно клиническим рекомендациям РАЭ по диагностике и лечению узлового зоба [3], УЗ признаками УЩЖ, которые заставляют подозревать рак (Р) ЩЖ, являются: гипоэхогенная структура, неровный, нечеткий/полициклический контур, точечные гиперэхогенные включения (микрокаль-цинаты), преобладание высоты узла над шириной («выше чем шире»), гиперваскуляризация. Очень важным для диагностики РЩЖ следует признать и УЗ оценку лимфоузлов шеи.
В 2014 году увидели свет рекомендации Британской тиреоидной ассоциации по ведению рака ЩЖ с указанием признаков, характерных для злокачественных узлов; в 2015 году АТА предложила сонографические признаки, подозрительные на РЩЖ [4; 5]. В 2017 году Европейская тиреоидна-яя ассоциация поддержала перечень УЗ признаков АТА, дополнив его наличием солидного компонента [6]. Следует отметить, что дифференциальная УЗ диагностика высокодифференцированных форм РЩЖ пока не нашла отражения в имеющихся клинических рекомендациях и нуждается в изучении.
При этом в 2009 году Eleonora Horvath с соавторами опубликовали результаты 8-летнего проспективного трехэтапного исследования, целью которого было создание такой единой УЗИ-классификации. Авторы проанализировали УЗИ-картины в общей сложности 1959 пациентов с узловыми поражениями щитовидной железы. Всем пациентам была проведена тонкоигольная аспирационная биопсия, а затем проанализирована корреляция результатов цитологического и гистологического исследования и найденных УЗИ-критериев.Данная система была сложной и включала в себя более 10 паттернов ультразвуковых особенностей.
В 2011 году Jin Young Kwak с соавторами предложили более простую в использовании модель, основанную на подсчете количества подозрительных ультразвуковых признаков(только с 5 подозрительными паттернами) Эта модель была названа К-TIRADS (Korean Thyroid Imaging Reporting and Data System).В настоящий момент в клинической практике применяются несколько основных модификаций TI-RADS: K-TIRADS, ACR-TIRADS,EU-TIRADS.
На данный момент было проведено много исследований по К-TIRADS, АCR-TIRADS и EU-TIRADS, однако различия диагностической ценности между ними не ясны.
Цели и задачи исследования
Целью данного исследования - анализ диагностической эффективности K-TIRADS, ACR-TIRADS и EU-TIRADS, а также предоставление клинических доказательств для установления подходящей классификации TI-RADS.
Задачи исследования:
1. Изучить различные мировые классификации TI-RADS( K-TIRADS,ACR-TIRADS и EU-TIRADS).
2. Сделать базу данных УЗИ пациентов, которые уже успешно были пролечены хирургическим путем и провести повторное диагностическое исследование по 3 разным критериям TI-RADS( K-TIRADS,ACR-TIRADS и EU-TIRADS).
3. На основе полученных данных сравнить достоверность диагнозов, поставленных по 3 разным критериям TI-RADS
4. Сделать выводы и определить, какая из предложенных классификацией более достоверно позволяет поставить верный диагноз на основе данных УЗИ диагностики.
Практическая значимость работы: внедрение в практическую деятельность оригинальной системы оценки ультразвуковых изображений является позитивным элементом диагностической «дорожной карты» при узловой патологии ЩЖ, суть которого заключается в систематизации и конкретизации результатов обследования, что позволяет унифицировать подходы к диагностике и лечению больных.
Структура работы: введение, 3 главы, заключение, список литературы.
УЗИ играет важную роль в обнаружении и диагностике узлов щитовидной железы. Известно, что некоторые особенности узлов щитовидной железы при УЗИ связаны с повышенной вероятностью злокачественных новообразований. Форма, превышающая ширину, нечеткий край, выраженная гипоэхогенность и микрокальцификация были независимыми факторами риска. Профессор Ли и др. обнаружили, что гипоэхогенность и неровные края в сочетании с твердым компонентом или формой выше ширины или микрокальцификациями имеют высокую прогностическую ценность для отличия злокачественных узлов от доброкачественных. В нашем исследовании состав, заметно гипоэхогенные, более значения соотношений высота-ширина, морфология, дольчатый / нерегулярный край, экстратироидное расширение, микрокальцификация, отсутствие ореола, гиперваскулярный или проникающий сосуд и лимфаденопатия имели более высокий процент злокачественных новообразований.
Стратификация риска имеет первостепенное значение для узлов щитовидной железы в клинике, однако подозрительные УЗ-признаки могут быть классифицированы по-разному, и пороговые значения для ТАПБ у разных классификаций разные. Таким образом, необходимо подтвердить риск злокачественного новообразования при TIRADS в крупном популяционном исследовании. В настоящем исследовании частота злокачественных новообразований узлов щитовидной железы увеличивалась с категорией в трех TIRADS. Риски злокачественных новообразований в нашем исследовании, как правило, хорошо коррелировали в диапазоне рекомендованного риска злокачественных новообразований, за исключением того, что категории 4a, 4b в K-TIRADS и 4a, 4b в ACR-TIRADS и 3, 4а, 4b в EU-TIRADS были относительно выше рекомендуемой злокачественности. Общая частота злокачественных новообразований в нашем исследовании также была высокой - 37,5%. Поскольку это ретроспективный анализ, пациенты в этом исследовании были тщательно отобраны, и 61,7% пациентов подверглись хирургическому вмешательству, что может привести к отнесению к группе более высокого риска злокачественных новообразований. Кроме того, некоторые особенности УЗИ, такие как точечные эхогенные очаги доброкачественных и злокачественных узлов, не являются типичными, а некоторые особенности УЗИ, такие как макрокальцификации и периферические кальцификаты или экстратироидное расширение, даже не определены в K-TIRADS и EU-TIRADS, поэтому, такие особенности могут привести к различиям и должны быть приняты во внимание при стратификации узлов щитовидной железы.
Выводы:
Системы классификаций K-TIRADS, ACR-TIRADS и EU-TIRADS хорошо проявили себя при дифференциации узлов щитовидной железы, среди них K-TIRADS и ACR-TIRADS показали лучшую диагностическую эффективность при дифференциации узелков> 10 мм, но они не могут одновременно достичь высокого уровня чувствительности и высокой специфичности. Поэтому в будущем необходимо провести проспективные крупные исследования, чтобы получить подходящие TIRADS для точной диагностики узлов щитовидной железы у населения Российской Федерации.
Стратификация риска имеет первостепенное значение для узлов щитовидной железы в клинике, однако подозрительные УЗ-признаки могут быть классифицированы по-разному, и пороговые значения для ТАПБ у разных классификаций разные. Таким образом, необходимо подтвердить риск злокачественного новообразования при TIRADS в крупном популяционном исследовании. В настоящем исследовании частота злокачественных новообразований узлов щитовидной железы увеличивалась с категорией в трех TIRADS. Риски злокачественных новообразований в нашем исследовании, как правило, хорошо коррелировали в диапазоне рекомендованного риска злокачественных новообразований, за исключением того, что категории 4a, 4b в K-TIRADS и 4a, 4b в ACR-TIRADS и 3, 4а, 4b в EU-TIRADS были относительно выше рекомендуемой злокачественности. Общая частота злокачественных новообразований в нашем исследовании также была высокой - 37,5%. Поскольку это ретроспективный анализ, пациенты в этом исследовании были тщательно отобраны, и 61,7% пациентов подверглись хирургическому вмешательству, что может привести к отнесению к группе более высокого риска злокачественных новообразований. Кроме того, некоторые особенности УЗИ, такие как точечные эхогенные очаги доброкачественных и злокачественных узлов, не являются типичными, а некоторые особенности УЗИ, такие как макрокальцификации и периферические кальцификаты или экстратироидное расширение, даже не определены в K-TIRADS и EU-TIRADS, поэтому, такие особенности могут привести к различиям и должны быть приняты во внимание при стратификации узлов щитовидной железы.
Выводы:
Системы классификаций K-TIRADS, ACR-TIRADS и EU-TIRADS хорошо проявили себя при дифференциации узлов щитовидной железы, среди них K-TIRADS и ACR-TIRADS показали лучшую диагностическую эффективность при дифференциации узелков> 10 мм, но они не могут одновременно достичь высокого уровня чувствительности и высокой специфичности. Поэтому в будущем необходимо провести проспективные крупные исследования, чтобы получить подходящие TIRADS для точной диагностики узлов щитовидной железы у населения Российской Федерации.
