23.7.2021-iota.pptx-1

TIẾP CẬN CHẨN ĐOÁN VÀ PHÂN TẦNG XỬ TRÍ KHỐI U BUỒNG TRỨNG IOTA-ORADS BS HÀ TỐ NGUYÊN IOTA Ambassador in Vietnam... THUẬT NGỮ MÔ TẢ VÀ PHÂN LOẠI KHỐI U BUỒNG TRỨNG THEO IOTA 2.. CÁC MÔ H

TIẾP CẬN CHẨN ĐOÁN

VÀ PHÂN TẦNG XỬ TRÍ KHỐI U BUỒNG TRỨNG

IOTA-ORADS

BS HÀ TỐ NGUYÊN

IOTA Ambassador in Vietnam

• Tần suất bệnh và tỷ

lệ tử vong có xu hướng tăng

• Bệnh diễn tiến âm thầm,

được chẩn đoán ở giai đoạn muộn nên KBT là nguyên

nhân hàng đầu của tử vong

vì ung thư ở nữ giới

• Nếu được chẩn đoán ở giai

đoạn sớm, tỷ lệ sống còn sau 5 năm>90%

CHẨN ĐOÁN & ĐIỀU TRỊ SỚM

International patterns and trends in ovarian cancer incidence, overall and by histologic subtype.Coburn SB, Bray F, Sherman ME, Trabert B Int J Cancer 2017 Jun

MỞ ĐẦU

 Siêu âm ngã âm đạo : Là phương tiện chẩn đoán

đầu tay và thật sự có giá trị trong việc chẩn đoán

các khối UBT

ở việc phát hiện có khối UBT là chưa đủ mà phải

hướng đến u lành hay ác

MỞ ĐẦU

 Phân biệt giữa u lành

và ác là điểm khởi đầu quan trọng để giúp Bác

sĩ lâm sàng tối ưu hoá việc điều trị, cải thiện tiên lượng bệnh.

MỞ ĐẦU

IOTA MODEL

1- Specificity

• Sau hơn 20 năm hoạt

động, IOTA group đã thực hiện nhiều nghiên cứu tiến cứu đa trung tâm trên hàng chục ngàn bệnh nhân

• Các mô hình IOTA giúp

phân biệt UBT lành và ác

chính xác vượt xa các qui luật trước đây

NỘI DUNG

1 THUẬT NGỮ MÔ TẢ VÀ PHÂN LOẠI KHỐI

U BUỒNG TRỨNG THEO IOTA

2 CÁC MÔ HÌNH TIÊN ĐOÁN NGUY CƠ LÀNH

ÁC KHỐI U BUỒNG TRỨNG THEO IOTA

3 HỆ THỐNG PHÂN TẨNG XỬ TRÍ KHỐI U

BUỒNG TRỨNG THEO ORADS

NỘI DUNG

1 THUẬT NGỮ MÔ TẢ VÀ PHÂN LOẠI

KHỐI U BUỒNG TRỨNG THEO IOTA

2 CÁC MÔ HÌNH TIÊN ĐOÁN NGUY CƠ LÀNH

ÁC KHỐI U BUỒNG TRỨNG THEO IOTA

3 HỆ THỐNG PHÂN TẨNG XỬ TRÍ KHỐI U

BUỒNG TRỨNG THEO ORADS

ĐỊNH NGHĨA TỔN THƯƠNG

ADNEXAL LESION

• Là khối u xuất phát từ buồng trứng có đặc tính

trên siêu âm không phù hợp với hình ảnh chức

năng của buồng trứng bình thường.

ĐỘ HỒI ÂM CỦA U

HỒI ÂM KÉM XUẤT HUYẾT

NANG XUẤT HUYẾT

HỒI ÂM KÉM

Low level echogenic

U THANH DỊCH

HỒI ÂM KÉM KÍNH MỜ

U LẠC NÔI MẠC

PHẢN ÂM HỖN HỢP

U BÌ

WHITE BALL

Rokitansky nodule

White ball: Nốt bì, đặc điểm lành tính,

Không được tính là phần đặc

WHITE BALL

Rokitansky nodule

WHITE BALLS

Floating balls

Papillary Projection

Đo chiều cao chồi không tính thành u

CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT CHỒI

Cục máu đông (Blood clots)

• Dùng kĩ thuật đẩy đầu dò để

xem sự dịch chuyển bên trong khối u, phần đặc sẽ không dịch chuyển

• Doppler màu: Phần đặc sẽ có mạch máu bên trong

Nếu không phân biệt được thì xem như mô đặc

CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT CHỒI

Cục máu đông (Blood clots)

CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT CHỒI

THÀNH TRONG U KHÔNG ĐỀU

 Có phần đặc chiều cao <3mm

THÀNH NGOÀI U KHÔNG ĐỀU

VÁCH NGĂN HOÀN TOÀN

Complete Septum

Dãi mô mỏng chạy ngang qua lòng nang,

từ bờ trong này sang bờ trong đối diện

VÁCH NGĂN KHÔNG HOÀN TOÀN

Incomplete Septum

Dãi mô mỏng chạy ngang qua lòng nang, từ thành trong bên này qua thành đối bên và không hoàn toàn trên một vài mặt cắt

BÓNG LƯNG Acoustic Shadow

 Tia siêu âm bị mất

sau khi đi qua một cấu trúc hút âm

BÓNG LƯNG Acoustic Shadow

BÓNG LƯNG U BÌ Acoustic Shadow

BÓNG LƯNG U BÌ Acoustic Shadow

BÓNG LƯNG U BÌ Acoustic Shadow

BÓNG LƯNG U SỢI

Acoustic Shadow

ĐO KÍCH THƯỚC KHỐI U 3 CHIỀU

CẮT NGANG

 Chiều ngang

CẮT DỌC

 Chiều trên dưới

THANG ĐIỂM TRÊN

DOPPLER MÀU

DOPPLER SCORE 3-4

• Dịch lan ra khỏi túi

cùng Douglas và vượt lên đáy tử cung

• Đo trên mặt cắt dọc và

chỗ rộng nhất

• Lưu ý dịch cùng đồ

sinh lý

PHÂN LOẠI U BUỒNG TRỨNG TRÊN SIÊU ÂM THEO IOTA

3 NANG NHIỀU THUỲ

Multilocular Cyst

 Không có thành phần đặc và không có chồi

4 NANG NHIỀU THUỲ- ĐẶC

Multilocular-solid Cyst

vách và

 Có phần đặc hoặc ít nhất một chồi

5 U ĐẶC

Solid tumor

 U đặc hoặc

PHÂN LOẠI UNBT THEO IOTA

N Số ca ác tính %

IOTA, JCO 2005, 23, 8794-8801

NỘI DUNG

1 THUẬT NGỮ MÔ TẢ VÀ PHÂN LOẠI KHỐI U

BUỒNG TRỨNG THEO IOTA

2 CÁC MÔ HÌNH TIÊN ĐOÁN NGUY CƠ LÀNH

ÁC KHỐI U BUỒNG TRỨNG THEO IOTA

3 HỆ THỐNG PHÂN TẨNG XỬ TRÍ KHỐI U

BUỒNG TRỨNG THEO ORADS

MÔ HÌNH IOTA DỰ BÁO LÀNH ÁC

• Logistic regresstion model 1- LR1

• Logistic regresstion Model 2- LR 2

• Nhận diện trực quan (Pattern recognition)

• Qui luật đơn giản (Simple rules)

• Qui luật đơn giản cải biên

• ADNEX

 Một số loại UBT có các tính chất điển hình trên

siêu âm để chẩn đoán chắc chắn lành/ác

125 để đánh giá nguy cơ lành ác.

NHẬN DIỆN TRỰC QUAN

Pattern Recognition

TIÊU CHUẨN LÀNH

NHẬN DIỆN TRỰC QUAN

Pattern Recognition

• B1: Nang đơn thuỳ dạng kính mờ /chưa mãn kinh

• B2: Nang đơn thuỳ phản âm hỗn hợp có bóng lưng / chưa mãn kinh

• B3: Nang đơn thuỳ phản âm trống thành trơn láng

<10cm

• B4: Nang đơn thuỳ còn lại với thành trơn láng

B2: U NANG B Ì B3: NANG ĐƠN GIẢN

TIÊU CHUẨN ÁC

M2: Người mãn kinh có UBT kèm dịch báng bụng

và Doppler màu score 3-4

NHẬN DIỆN TRỰC QUAN

Pattern Recognition

QUI LUẬT ĐƠN GIẢN

Simple Rules

• Simple Rules nguyên thủy (2008) được xây dựng

dựa trên 5 tiêu chuẩn siêu âm có giá trị tiên đoán

ác tính cao nhất và 5 tiêu chuẩn có giá trị tiên

đoán ác tính thấp nhất

• Áp dụng được trong 76% UBT

• ĐN: 95%, ĐĐH: 91% (LR+ of 10.37, LR- of 0.06)

QUI LUẬT ĐƠN GIẢN

Simple Rules

5 TIÊU CHUẨN LÀNH

QUI LUẬT ĐƠN GIẢN

Simple Rules

5 TIÊU CHUẨN ÁC

1 Chỉ có tiêu chuẩn lành tính = Lành tính

2 Chỉ có tiêu chuẩn ác = Ác tính

3 Vừa tiêu chuẩn lành và ác hoặc không có

tiêu chuẩn nào = Không xác định

QUI LUẬT ĐƠN GIẢN

Simple Rules

RULE 1

RULE 3

Những nghiên cứu phân tích gộp gần đây của

IOTA cho thấy SR là hướng tiếp cận tốt nhất để

phân loại UBT lành hay ác trước phẫu thuật

Tuy nhiên giới hạn quan trọng của SR là:

• ¼ số ca UBT không phân loại được

• Không ước tính được nguy cơ ác tính.

Cần xây dựng mô hình thuật toán ước tính nguy

cơ lành ác UBT dựa trên 10 tính chất của SR

2 QUI LUẬT ĐƠN GIẢN

Simple Rules

THE SIMPLE RULES RISK (SRrisk calculation 2016)

ĐỘ NHẠY 99.7% 33.7% PPV 44.8%, NPV 98.9%

ĐỘ ĐẶC HIỆU 89% 84.7% PPV 75.4%, NPV 93.9%

THE SIMPLE RULES RISK (SRrisk calculation 2016)

ADNEX MODEL

Assessment of Different NEoplasias in the adneXa

ADNEX model tính nguy cơ

• Khối u lành

• Khối u giáp biên

• Ung thư xâm lấn giai đoạn I

• Ung thư xâm lấn giai đoạn II-IV

• Ung thư di căn đến buồng trứng từ cơ

quan khác

Van Calster et al BMJ 2014

6 TIÊU CHUẨN TRÊN SIÊU ÂM

ĐK lớn nhất

của khối u

Kích thước lớn nhất của phần đặc >10 thuỳ

Số chồi Bóng lưng Ascites

6 TIÊU CHUẨN TRÊN SIÊU ÂM

1 Tuổi của bệnh nhân

2 CA - 125 (U/ml)

3 Trung tâm ung thư

3 TIÊU CHUẨN LÂM SÀNG

ADNEX MODEL

CUT OFF

IOTA phase 3

ADNEX MODEL

NỘI DUNG

1 THUẬT NGỮ MÔ TẢ VÀ PHÂN LOẠI KHỐI

U BUỒNG TRỨNG THEO IOTA

2 CÁC MÔ HÌNH TIÊN ĐOÁN NGUY CƠ LÀNH

ÁC KHỐI U BUỒNG TRỨNG THEO IOTA

3 HỆ THỐNG PHÂN TẨNG XỬ TRÍ KHỐI U

BUỒNG TRỨNG THEO ORADS

Hệ thống duy nhất kết hợp giữa cách tiếp cận theo kiểu mẫu thường được sử dụng

ở Bắc Mỹ -ACR và hệ thống được sử

dụng rộng rãi ở Châu Âu - IO TA

• Phân tầng nguy cơ lành ác và chiến lược quản lý

cho mỗi tầng nguy cơ

• Bệnh nhân ung thư được điều trị sớm và đạt kết quả tốt nhất.

• Giảm thiểu tối đa các can thiệp không cần thiết ở những bệnh nhân có nguy cơ ác tính thấp

MỤC ĐÍCH

BẢNG PHÂN LOẠI ORADS

The OvaR ian- Adnexal Reporting and Data System

• Nguy cơ ác tính theo ADNEX 10-50%

• Nguy cơ ác tính trung bình

ORADS 5

• Nguy cơ ác tính theo ADNEX >50%

• Nguy cơ ác tính cao

KẾT LUẬN

• Hệ thống phân loại và mô tả khối UBT theo IOTA là

chuẩn mực nhất hiện nay

• IOTA Models giúp phân biệt UBT lành và ác tính

chính xác nhất hiện nay.

• ORARS giúp phân tầng nguy cơ để xử trí phù hợp

TRÂN TR Ọ NG C Ả M Ơ N