超聲評分法在甲狀腺結(jié)節(jié)鑒別診斷中的價值

張冬梅，錢曉芹，孫肖寧，單秀紅

（江蘇大學附屬人民醫(yī)院1．超聲科，2．影像科，江蘇鎮(zhèn)江212002）

超聲評分法在甲狀腺結(jié)節(jié)鑒別診斷中的價值

張冬梅1，錢曉芹1，孫肖寧1，單秀紅2*

（江蘇大學附屬人民醫(yī)院1．超聲科，2．影像科，江蘇鎮(zhèn)江212002）

目的：探討一種準確率高，容易為超聲醫(yī)師掌握和量化的評估甲狀腺結(jié)節(jié)的方法。方法：對我院超聲檢出并經(jīng)病理確診的244個甲狀腺結(jié)節(jié)進行回顧性評分，利用甲狀腺結(jié)節(jié)超聲評分法，計算超聲評分法判斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的敏感性、特異性、陽性預測值及陰性預測值，擬定甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)評分臨界值。結(jié)果：甲狀腺結(jié)節(jié)超聲評分法以4分為臨界值，其敏感性為85．7%，特異性為83．2%，陽性預測值為70．2%，陰性預測值為92．7%；以5分為臨界值，其敏感性為71．4%，特異性為92．8%，陽性預測值為82．0%，陰性預測值為87．5%；以6分為臨界值，其敏感性為49．4%，特異性為95．8%，陽性預測值為84．4%，陰性預測值為80．4%。其中4分為臨界值敏感性最高，6分為臨界值特異性最高，最佳臨界值為4分。結(jié)論：甲狀腺結(jié)節(jié)超聲評分法提高了良惡性甲狀腺結(jié)節(jié)定性評估的準確率，特別是對微小癌的診斷更具有較高的臨床價值。

甲狀腺結(jié)節(jié)；超聲檢查；評分法

甲狀腺結(jié)節(jié)是臨床常見疾病，近年來甲狀腺癌的發(fā)病率明顯增加，甲狀腺癌已占全身惡性腫瘤1．0%［1］。美國甲狀腺學會（American Thyroid Association，ATA）2009年更新的《甲狀腺結(jié)節(jié)和分化型甲狀腺癌診治指南》推薦對所有甲狀腺結(jié)節(jié)行頸部超聲檢查，進行惡性分期，并建議手術(shù)前后進行超聲檢查以評估是否有淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。超聲引導下細針穿刺活檢（ultrasound guided fine needle aspiration biopsy，US-FINA）是術(shù)前診斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的金標準，但部分結(jié)節(jié)不適合行穿刺活檢，所以建立一個量化的超聲評分標準篩選需要進一步活檢的結(jié)節(jié)很有必要。本研究對204例共244個甲狀腺結(jié)節(jié)進行回顧性研究，旨在探索一種準確性高，快捷便利，易于超聲醫(yī)師掌握的量化評估方法。

1 對象與方法

1．1 病例

2013年1月至12月在我院接受甲狀腺超聲檢查的患者204例，共244個結(jié)節(jié)，不包含純囊性結(jié)節(jié)。其中女156例，16～80（47．12±14．04）歲；男48例，25～77（50．42±12．43）歲。結(jié)節(jié)大小3～63 mm，平均（23．30±13．65）mm。所有結(jié)節(jié)均經(jīng)病理證實。

1．2 儀器與方法

采用Philip iu22／GE Logiq S8彩色多普勒超聲診斷儀，5～12 MHz／6～15 MHz線陣探頭，采用甲狀腺預設(shè)值條件。患者仰臥位，充分顯露頸部，縱橫切面掃查全面觀察甲狀腺有無結(jié)節(jié)。

1．3 超聲評分法

分析甲狀腺結(jié)節(jié)的9項指標，包括邊界、邊緣、縱橫比、回聲、內(nèi)部成分、鈣化、聲暈、結(jié)節(jié)大小、結(jié)節(jié)動脈阻力指數(shù)（RI），選用其中敏感度、特異度較高的6項指標（邊界、邊緣、縱橫比、內(nèi)部成分、回聲、鈣化）作為評分細則。

評分細則：①邊界：清楚0分，不清1分；②邊緣：規(guī)則0分，不規(guī)則1分；③縱橫比：小于1為0分，大于等于1為1分；④內(nèi)部成分：囊性＞50%0分，囊實各半1分，實性＞50%或完全實性2分；⑤回聲：低回聲1分，極低回聲2分，其他（等回聲、高回聲、混合回聲）0分；⑥鈣化（定義以2 mm為界值，＜2 mm為微鈣化）：無鈣化0分，粗鈣化1分，微鈣化或粗細并存鈣化2分。目前公認的提示甲狀腺結(jié)節(jié)的惡性征象包括邊界不清、邊緣不規(guī)則、低回聲或極低回聲、縱橫比大于1、微鈣化。

1．4 統(tǒng)計學分析

利用SPSS 16．0統(tǒng)計軟件，計數(shù)資料間比較用χ2檢驗。計算各指標的敏感度、特異度、陽性預測值、陰性預測值。P＜0．05表示差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2．1 病理及超聲評價結(jié)果

244個甲狀腺結(jié)節(jié)中良性結(jié)節(jié)167個，惡性結(jié)節(jié)77個。其中良性結(jié)節(jié)中結(jié)節(jié)性甲狀腺腫138個（82．6%）、甲狀腺腺瘤27個（16．2%）、橋本氏甲狀腺炎2個（1．2%）。惡性結(jié)節(jié)中甲狀腺乳頭狀癌75個（97．4%）、髓樣癌2個（2．6%）。244個甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲評價指標見表1。

2．2 各指標的敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值

在6項評分細則中，實性＞50%或完全實性以及極低或低回聲診斷惡性病灶的敏感性最高；微鈣化、邊緣不規(guī)則以及縱橫比≥1診斷惡性病灶的特異性最高。見表2。

2．3 244個甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲評分及統(tǒng)計學分析

分別設(shè)定4分、5分、6分為臨界值判斷結(jié)節(jié)是否為惡性，差異均有統(tǒng)計學意義。以4分為臨界值時，敏感性和特異性均較高。見表3、表4。

3 討論

超聲是甲狀腺影像學檢查的首選方法，能檢出小至2 mm的結(jié)節(jié)，但是這些結(jié)節(jié)的良惡性間存在一定的交叉。本研究試圖綜合分析超聲各項指標以找出一個方便易行的量化診斷標準。目前建議細針穿刺抽吸活檢的可疑甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲指標有低回聲或極低回聲、微鈣化、微分葉或邊緣不規(guī)則、縱橫比≥1，伴或不伴豐富的中央血流［2－3］。參照這一標準，本研究篩選出敏感性、特異性較高的6項指標。國內(nèi)外部分學者報道未發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)內(nèi)中央型血流對診斷甲狀腺癌的價值［1，4］。由于不同的超聲診斷儀對血流的敏感程度不同，且不同觀察者判斷血流豐富程度的差異性較大，所以本研究未將血流分布納入評分標準。甲狀腺結(jié)節(jié)的縱橫比≥1是診斷甲狀腺惡性腫瘤的高特異性指標。Woliński等［5］報道甲狀腺結(jié)節(jié)縱橫比≥1是預測惡性的最強指標（OR為13．7；陽性預測值為76%），然而其靈敏度為25．9%；Sipos等［6］報道縱橫比≥1的平均敏感性為58．1%，平均特異性為81．4%；微鈣化診斷惡性結(jié)節(jié)的平均特異性達91．2%。本研究中縱橫比≥1診斷甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的特異性達94．6%，敏感性僅49．4%。微鈣化是診斷甲狀腺結(jié)節(jié)惡性的特有指標［7］，本研究中微鈣化在所有診斷指標中特異性最高，達96．4%。

本研究對邊界、邊緣、縱橫比、內(nèi)部成分、回聲、鈣化等6項指標進行評分，結(jié)果表明，以4分為臨界值診斷甲狀腺癌的敏感性和特異性均較高，分別為85．7%、83．2%，陽性和陰性預測值分別為70．2%、92．7%。因此，我們認為以4分作為鑒別良惡性的臨界值比較合理，以5分或6分為鑒別良惡性的臨界值，其特異性雖然超過90%，但敏感性大大降低。本研究中以4分為臨界值診斷甲狀腺結(jié)節(jié)，漏診11個結(jié)節(jié)中大部分為隱灶癌（最小的癌灶約1 mm）。隨著甲狀腺超聲檢查的普及，越來越多的微小癌被檢出，但病灶越小，診斷難度越大。本研究旨在尋找一種準確性高、簡單快捷的且不依賴診斷醫(yī)師的方法評價超聲所能觀察到的結(jié)節(jié)。若癌灶本身極小，甚至隱藏于大的結(jié)節(jié)內(nèi)部，超聲對其診斷價值有限。武心萍等［8］將結(jié)節(jié)邊界、成分、鈣化、聲暈、動脈阻力指數(shù)等5項指標納入評分標準，得出7分為判斷結(jié)節(jié)良惡性的最佳臨界值，但與本研究的納入標準不同，故評分也不相同。總之，符合惡性的超聲指標越多，惡性的風險性越大，且這些指標主要適用于乳頭狀癌。陳青等［9］以≤1 cm結(jié)節(jié)為研究對象，評價超聲彈性成像對甲狀腺小結(jié)節(jié)的鑒別診斷價值，結(jié)果顯示超聲彈性成像對甲狀腺小結(jié)節(jié)鑒別診斷價值的準確性、敏感性及特異性分別為95．9%、85．7%和91．2%，表明超聲彈性成像在甲狀腺小結(jié)節(jié)的鑒別診斷中有一定優(yōu)勢。Dighe等［10］的研究結(jié)果同樣顯示超聲彈性成像對鑒別≤1 cm的結(jié)節(jié)良惡性有優(yōu)勢。本研究后續(xù)的工作將把彈性成像結(jié)果納入超聲評分法。

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R445．1

B

1671－7783（2014）06－0529－03

10．13312／j．issn．1671-7783．y140218

*：通訊作者，主任醫(yī)師，副教授，碩士生導師，E-mail：13913433095＠163．com

2014－07－29 ［編輯］ 何承志