Bài viết trình bày so sánh giá trị chẩn đoán ung thư tuyến giáp theo cách phân loại của ACR TIRADS 2017 với AI TIRADS 2019. Thiết kế nghiên cứu: Tiến cứu 50 bệnh nhân với 69 nhân giáp dùng bảng phân loại ACR TI-RADS 2017 và AI-TIRADS 2019 có đối chiếu với kết quả mô bệnh học. Xác định ngưỡng cắt (cut-off) cho kết quả độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương, giá trị tiên đoán âm và độ chính xác.
Trang 1NHẬN XÉT GIÁ TRỊ CHẨN ĐOÁN UNG THƯ TUYẾN GIÁP THEO PHÂN LOẠI ACR TIRADS 2017 VÀ AI TIRADS 2019
Nguyễn Thị Mỹ Thu 1 , Trần Công Đoàn 2
TÓM TẮT
Mục tiêu: So sánh giá trị chẩn đoán ung thư tuyến giáp theo cách phân loại của ACR TIRADS 2017 với AI TIRADS 2019.
Thiết kế nghiên cứu: Tiến cứu 50 bệnh nhân với 69 nhân giáp dùng bảng phân loại ACR TI-RADS 2017 và AI-TIRADS 2019 có đối chiếu với kết quả mô bệnh học Chúng tôi xác định ngưỡng cắt (cut-off) cho kết quả độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương, giá trị tiên đoán âm và độ chính xác.
Kết quả: tuổi trung bình là 47,16 ± 11,3, tỉ lệ nữ/nam là 7,3 Kết quả mô bệnh học sau phẫu thuật nhân giáp gồm 44 nhân giáp lành (63,8%) và 25 nhân giáp ác (36,2%) Cả hai bảng phân loại đều có độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương, giá trị tiên đoán âm và độ chính xác tốt trong khi AI-TIRADS có độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương cao hơn.
Kết luận: Có sự phù hợp giữa phân loại ACR TIRADS 2017 và AI TIRADS 2019 với kết quả mô bệnh học có ý nghĩa thống kê với p < 0,05 AI TI-RADS có giá trị chẩn đoán tốt hơn
Từ khóa: Nhân giáp; TIRADS; ung thư giáp
REMARKS ON THE VALUES DIAGNOSIS THYROID CARCINOMAS ACCORDING TO ACR-TIRADS 2017 AND AI-TIRADS 2019
SUMMARY
Objectives: Compare the diagnostic value of thyroid cancer according to the ACR TIRADS 2017 and AI TIRADS 2019.
1 Bệnh viện Vạn Hạnh, 2 Bệnh viện Quân y 175
Người phản hồi (Corresponding): Nguyễn Thị Mỹ Thu (thuntm2012@gmail.com)
Ngày nhận bài: 27/8/2020, ngày phản biện: 18/9/2020
Ngày bài báo được đăng: 30/12/2020
Trang 2Study design: 50 patients with 69 thyroid nodules classificated by using ACR TI-RADS 2017 and AI-TIRADS 2019 Assessing thyroid nodules with two classification tables compared with histopathological results We use the cut-off thresholds for sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and accuracy.
Results: the average age is 47.16 ± 11.3; the female / male ratio is 7.3 Histopathological results were 44 benign thyroid nodules (63.8%) and 25 malignant thyroid nodules (36.2%) Both classifications table have sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and good accuracy while AI-TIRADS has higher specificity and positive predictive value.
Conclusion: There is a match between classification ACR TIRADS 2017 and AI TIRADS 2019 with histopathological results with statistical significance with p <0.05
AI TI-RADS has a better diagnostic value.
Key words: Thyroid nodule; TIRADS; thyroid carcinomas.
1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Ung thư tuyến giáp chiếm tỷ lệ
1-2% trong tất cả các loại ung thư cho cả
hai giới và chiếm đến 90% các trường hợp
ung thư của các tuyến nội tiết trong cơ thể
[1],[2] Việt Nam nằm trong nhóm các
nước có tỉ lệ mắc ung thư tuyến giáp cao
và càng trẻ hóa, đứng hàng thứ 9 chung
cho cả 2 giới với 5418 ca mới mắc mỗi
năm, gây tử vong khoảng 10% [3]
Đến nay, siêu âm tuyến giáp có
thể đánh giá cấu trúc, hình thái của nhân
giáp, từ đó gợi ý tính chất lành ác của tổn
thương, đặc biệt với những tổn thương nhỏ
từ 2-3mm Năm 2017, hệ thống phân loại
ACR TI-RADS đã cập nhật chi tiết bằng
cách tính điểm các dấu hiệu, tiến tới phân
loại TI-RADS một cách khách quan Và
đến tháng 5/2019 AI TI-RADS (Hệ thống
dữ liệu và báo cáo hình ảnh tuyến giáp trí
tuệ nhân tạo) ra đời là một phân tích dựa
trên dữ liệu và sửa đổi của ACR TI-RADS
2017 với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) Bảng phân loại mới này có độ nhạy giống bản 2017 (93,3%) nhưng độ đặc hiệu cao hơn (64,7% so với 47,1%) [4]
Đến nay vẫn chưa có một nghiên cứu nào về việc so sánh giá trị chẩn đoán bệnh lý nhân giáp lành và ác tính của hai bảng phân loại trên ở Việt Nam Vì vậy chúng tôi thực hiện đề tài này với mục tiêu nghiên cứu bước đầu so sánh giá trị chẩn đoán ung thư tuyến giáp theo cách phân loại của ACR TIRADS 2017 so với AI TIRADS 2019 có đối chiếu kết quả giải phẫu bệnh
2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU 2.1 Đối tượng nghiên cứu:
Từ tháng 10/2019 đến tháng 03/2020, tại bệnh viện Vạn Hạnh TPHCM, nghiên cứu 50 bệnh nhân đều được phẫu thuật và có kết quả mô bệnh học sau mổ
Trang 3Tuy nhiên chỉ có 33 trường hợp được làm
FNA và có kết quả tế bào học trước phẫu
thuật Loại khỏi nghiên cứu những trường
hợp bệnh nhân trước đó được điều trị nội
khoa hay phẫu thuật, xạ trị vùng cổ trước
2.2 Phương pháp nghiên cứu:
Thiết kế nghiên cứu: nghiên cứu
tiến cứu cắt ngang có phân tích
Cỡ mẫu: chọn ngẫu nhiên thuận
tiện được 50 bệnh nhân có nhân giáp Siêu
âm tuyến giáp, đánh giá nhân giáp bằng
các bảng phân loại TI-RADS
Tất cả các bệnh nhân đều được ghi
chép tiền sử, bệnh sử, làm các xét nghiệm
cận lâm sàng và siêu âm tuyến giáp tại
khoa siêu âm Bệnh viện Vạn Hạnh theo
mẫu bệnh án nghiên cứu thống nhất Nhập
và xử lý số liệu bằng phần mềm thống kê
R Tần số, số trung bình (± độ lệch chuẩn)
được sử dụng để mô tả sự phân phối của
các biến số Sử dụng Chi-squared test hoặc
Fisher test để kiểm định khác biệt biến
phân nhóm, khác biệt có ý nghĩa thống kê
khi p< 0,05 Kết quả được trình bày dưới
dạng bảng và biểu đồ
2.3 Phương tiện nghiên cứu:
Máy siêu âm Siemens Acuson, đầu
dò linear đa tần số, từ 3- 12 MHz Thông
số cài đặt trên máy siêu âm đúng chuẩn cố định cho tất cả các đối tượng nghiên cứu
Đánh giá xếp loại tổn thương:
ACR TIRADS 2017 tính tổng số
điểm của 5 dấu hiệu siêu âm thường quy gồm: thành phần, độ hồi âm, hình dáng, đường bờ và những đốm tăng âm để phân loại TI-RADS từ 0 đến 5 theo thứ tự tăng dần tỉ lệ K giáp Tổn thương TI-RADS từ
1-3 xếp vào nhóm lành tính Tổn thương TI-RADS 4-5 xếp vào nhóm ác tính
AI TI-RADS có các điểm khác biệt cập nhật điều chỉnh các tiêu chí đánh giá so với ACR TI-RADS gồm:
Thành phần : Một nốt dạng nang hay dạng bọt biển thì đủ kết luận lành tình
dù có thêm tính chất nào khác; Nang hỗn hợp nhận 0 điểm thay vì 1 điểm; Nốt đặc hoặc gần đặc nhận 3 điểm thay vì 2 điểm
Độ hồi âm : Đồng âm hoặc tăng
âm nhận 0 điểm thay vì 1 điểm
Hình dáng : Cao lớn hơn rộng(
trục đứng) nhận 1 điểm thay vì 3 điểm
Vôi hoá: Vôi hóa lớn nhận 0 điểm thay vì 1 điểm.
Tuy nhiên mức điểm phân loại và đánh giá tổn thương RADS theo AI TI-RADS không đổi so với ACR TI-TI-RADS
3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
3.1 Đặc điểm bệnh nhân
Mẫu nghiên cứu của chúng tôi gồm 50 bệnh nhân, có 6 nam và 44 nữ, tỷ lệ mắc bệnh ở nữ chiếm đa số (nữ/nam là 7,3/1), tương tự với kết quả của các tác giả khác [5] Tuổi trung bình 47,1 ± 11,3 (23-68 tuổi) Có tổng số 69 nhân giáp, gồm 44 nhân giáp
Trang 4lành tính và 25 nhân giáp ác tính Kết quả chọc FNA có 18 nhân (54,5%) ác tính, 15 nhân (45,5%) lành tính
Bảng 1: Liên quan tuổi và giới tính với kết quả giải phẫu bệnh (n = 50)
(n = 28) (n = 22)Ác tính Nhóm tuổi
1*
Tuổi trung binh
Giới tính
(*: phép kiểm Fisher test; **: phép kiểm t - test)
Kết quả trong bảng 1 cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về tuổi trung bình, nhóm tuổi và giới tính giữa hai nhóm bệnh nhân (p> 0,05)
3.2 Đặc điểm nhân giáp trên siêu âm
Chúng tôi nghiên cứu mô tả các đặc điểm của nhân tuyến giáp trên siêu âm, đây cũng là những đặc điểm dùng để phân loại TIRADS theo ACR 2017 và AI 2019 Kết quả được trình bày trong bảng 2
Trang 5Bảng 2: Đặc điểm hình ảnh siêu âm của nhân giáp với kết quả giải phẫu bệnh
Đặc điểm
nhân giáp Tần số (n=69) Tỷ lệ (%)
Tần số và tỉ lệ
Thành phần
Đặc hoặc hầu
Hỗn hợp nang
<0,01*
Nang hoặc hầu
Độ hồi âm
Trục
Đường bờ
Vôi hóa
Đốm tăng âm
Không vôi hóa
hoặc sảo ảnh đuôi
Trang 6(*: phép kiểm Fisher test; **: phép kiểm Chi -squared test)
Kết quả trong bảng 2 cho thấy:
Thành phần: Đa số là tổn thương
dạng đặc hoặc hầu như đặc với 76,8%
Trường hợp nhân giáp có phần dịch và
đặc thì điểm được xác định theo phần đặc,
trong đó các nhân giáp ác tính thành phần
đặc chiếm 47,2%, sự khác biệt có ý nghĩa
thống kê (p< 0,01)
Độ hồi âm: Các nhân giáp giảm
âm nhiều và giảm âm có tỷ lệ ác tính cao
hơn hẳn so với nhóm đồng âm và tăng
âm, sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p<
0,001)
Trục: Đặc điểm trục nhân giáp
chiếm chủ yếu là nhóm trục ngang (chiều
rộng> chiều cao) với tỷ lệ 84,1% Tuy nhiên trục đứng lại đặc hiệu cho nhóm ác tính có ý nghĩa thống kê (p< 0,001).
Đường bờ: Có 18 trường hợp có
hình ảnh đường bờ xâm lấn vỏ bao tuyến giáp và bờ không đều 26,1% và có tỷ lệ ác
tính cao hơn hẳn có ý nghĩa thống kê (p< 0,001) Phần lớn các nhân giáp lành tính
có đường bờ đều rõ, chiếm tỉ lệ 62,3%
Vôi hóa: Không vôi hóa hoặc có sảo ảnh đuôi sao chổi lớn lành tính chiếm
tỉ lệ 65,2% Tuy nhiên đặc điểm đốm tăng
âm lấm tấm dạng vi vôi hóa thấy ở nhân giáp ác tính với tỉ lệ 93,3%, ít gặp ở nhân giáp lành tính (chỉ chiếm 6,7%), sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p< 0,001)
3.3 Kết quả mô bệnh học
Bảng 3: Kết quả mô bệnh học
Kết quả mô bệnh học cho thấy số nhân giáp ác tính chiếm 36,2%, trong đó 100% là carcinoma tuyến giáp dạng nhú Số nhân giáp lành tính chiếm 63,8% trong đó
đa số là phình giáp keo 44,9%
Trang 73.4 Kết quả chẩn đoán theo hệ thống phân loại ACR TIRADS 2017 và AI TIRADS 2019 đối chiếu với chẩn đoán mô bệnh học
Ngưỡng cắt giữa TI-RADS 3 và 4
Bảng 4: Kết quả chẩn đoán theo ACR TIRADS 2017/ AI TIRADS 2019 đối chiếu
mô bệnh học (MBH)
MBH
0,68
Theo phân loại ACR TIRADS
2017: Lành tính có 44 tổn thương trong
đó RADS 1-3 có 34 tổn thương và
TI-RADS 4-5 có 10 tổn thương Ác tính có
25 tổn thương trong đó TI-RADS 1-3 có
1 tổn thương và TI-RADS 4-5 có 24 tổn
thương Phân loại ngờ nghi ác tính nhóm
TI-RADS 4-5 có tần suất cao (24/25)
Khác biệt giữa hai nhóm có ý nghĩa thống
kê (p<0,01) Cách phân loại này có các giá
trị chẩn đoán nhân giáp như sau: Độ nhạy
(Se)= 96%, độ đặc hiệu (Sp)= 77,2%, giá
trị tiên đoán dương (PPV)= 70,6%, giá trị
tiên đoán âm (NPV)= 97,1%, độ chính xác
(Acc) = 84,1% Kết quả này tương đồng
với nghiên cứu của tác giả Yan Shen et al
(2019) [8]
Theo phân loại AI TIRADS 2019:
Lành tính có 44 tổn thương trong đó
TI-RADS 1-3 có 38 tổn thương và TI-TI-RADS
4-5 có 6 tổn thương Ác tính có 25 tổn
thương trong đó TI-RADS 1-3 có 2 tổn
thương và TI-RADS 4-5 có 23 tổn thương
Phân loại nghi ngờ ác tính nhóm TI-RADS
4-5 có tần suất cao (23/25) Khác biệt giữa
hai nhóm có ý nghĩa thống kê (p<0,01) Cách phân loại này có các giá trị chẩn đoán nhân giáp như sau: Độ nhạy (Se)= 92%,
độ đặc hiệu (Sp)= 86,3%, giá trị tiên đoán dương (PPV)= 79,3%, giá trị tiên đoán âm (NPV)= 95%, độ chính xác (Acc) = 88,4% Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của tác giả Wildman-Tobriner et al [4]
Kết quả cũng cho thấy tỷ lệ ác tính của nhân giáp theo phân loại ACR TIRADS và AI TIRADS không có sự khác biệt (p>0,01) Tỷ lệ này tương đồng với nghiên cứu của các tác giả Middleton et
al năm 2017[6]), Jayashree Mohanty năm
2019 [7], Yan Shen et al năm 2019 [8], Wildman-Tobriner et al năm 2019[4]
Chọn điểm cắt (cut-off) giữa TI-RADS 3 và 4 với ACR TITI-RADS vì có chỉ số J (Joudex index) cực đại (J= 0,73, với độ nhạy 96% và độ đặc hiệu 77,2%), tương tự với AI TIRADS điểm cắt được chọn là giữa TI-RADS 3 và 4 ( J= 0,78, với
độ nhạy 92% và độ đặc hiệu 86,3%), phù hợp với cutoff của tác giả Simone Schenke
Trang 8et al (2020)[9] Như vậy khi nhân giáp có
phân loại tối thiểu là TIRADS 4 thì có giá
trị chẩn đoán nhân giáp ác tính theo
ACR-TIRADS với độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị
tiên đoán dương, giá trị tiên đoán âm và độ
chính xác lần lượt là 96%, 77,2%, 70,6%,
97,1% và 84,1% AI-TIRADS với các
giá trị tương tự lần lượt là 92%, 86,3%,
79,3%, 95% và 88,4%
Như vậy với ngưỡng cắt giữa
TI-RADS 3 và 4, AI-TITI-RADS 2019 có tăng
độ đặc hiệu (từ 77,2% lên 86,3%) và giá trị
tiên đoán dương tính (từ 70,6% lên 79,3%)
nhưng độ nhạy và giá trị tiên đoán âm tính
không khác biệt Vì vậy AI-TIRADS giúp
giảm số trường hợp FNA lành tính nhóm
TI-RADS 4 Kết quả này phù hợp với tác
giả Wildman-Tobriner et al [4]
Độ phù hợp chẩn đoán ung thư
giáp với xếp loại TIRADS 4-5 giữa bảng
phân loại ACR-TIRADS và AI-TIRADS
đạt mức khá với chỉ số K = 0,68
4 KẾT LUẬN
Qua khảo sát 50 bệnh nhân với
69 nhân giáp được phẫu thuật tại Bệnh
viện Vạn Hạnh Thành phố Hồ Chí Minh,
chúng tôi nhận thấy: ACR-TIRADS và
AI-TIRADS là hệ thống phân loại tốt với
độ nhạy cao và độ đặc hiệu khá cao trong
việc phân tầng nguy cơ ác tính của nhân
giáp dựa vào các đặc điểm siêu âm nghi
ngờ Kết quả so sánh ACR-TIRADS,
AI-TIRADS thấy cả 2 hệ thống phân loại
chính xác có độ đặc hiệu, giá trị dự đoán
dương tính, độ nhạy và giá trị dự đoán âm
tính không khác biệt nhiều Tuy nhiên
AI-TIRADS có độ đặc hiệu và giá trị dự đoán
dương tính cao hơn Độ phù hợp chẩn đoán
ung thư giáp giữa bảng phân loại ACR-TIRADS và AI- ACR-TIRADS đạt mức khá với chỉ số K = 0,68
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.Groot,J.L.J.a.L.D., Endocrinology 2000: p Page Count: 2704
2 Mai Thế Trạch, N.T.K., Nội tiết học đại cương, nhà xuất bàn Y học, 2007: p 198-207
3 Nam, V and G 2018, Viet Nam Globocan 2018 2018
4 Wildman-Tobriner, B., et al., Using Artificial Intelligence to Revise ACR TI-RADS Risk Stratification of Thyroid Nodules: Diagnostic Accuracy and Utility 2019 292(1):
p 112-119
5 Elaraj, D.M., Evaluation of the thyroid nodule, in Endocrine Neoplasia 2010, Springer p 23-34
6 Middleton, W.D., et al., Multiinstitutional Analysis of Thyroid Nodule Risk Stratification Using the American College
of Radiology Thyroid Imaging Reporting and Data System AJR Am J Roentgenol, 2017 208(6): p 1331-1341
7 Mohanty, J., S ., and P Mishra, Role of ACR-TIRADS in risk stratification
of thyroid nodules 2019, 2019 7(4): p 5 %J International Journal of Research in Medical Sciences
8 Shen, Y., et al., Comparison of Different Risk-Stratification Systems for the Diagnosis of Benign and Malignant Thyroid Nodules Front Oncol, 2019 9: p 378
9 Schenke, S., et al., Diagnostic Performance of Different Thyroid Imaging Reporting and Data Systems (Kwak-TIRADS, EU-TIRADS and ACR TI-RADS) for Risk Stratification of Small Thyroid Nodules (≤ 10 mm) 2020 9(1): p 236