NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM SIÊU ÂM, TẾ BÀO HỌC TRONG CHẨN ĐOÁN BƯỚU GIÁP NHÂN TIRADS 3,4,5 TẠI BỆNH VIỆN HỮU NGHỊ VIÊT TIỆP NĂM 2023

Nguyễn Hồng Phúc1,2,, Lê Thị Yến1, Hoàng Đức Hạ1
1 Trường Đại học Y Dược Hải Phòng
2 Bệnh viện Đại học Y Hải Phòng

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Mục tiêu: nghiên cứu này nhằm mục tiêu mô tả hình ảnh của siêu âm của bướu nhân tuyến giáp TIRADS 3,4,5 và so sánh các đặc điểm dự báo ác tính trên siêu âm TIRADS với kết quả tế bào học dưới hướng dẫn của siêu âm. Đối tượng và phương pháp: Thiết kế nghiên cứu mô tả chùm bệnh trên các bệnh nhân thoả mãn tiêu chuẩn lựa chọn, từ tháng 08/2023 đến tháng 10/2023 tại Bệnh viện Hữu Nghị Việt Tiệp. Kết quả và Kết luận: 184 bệnh nhân, tuổi trung bình là 54,53. Tỷ lệ nữ/nam là 9/1. Các tổn thương dạng thành phần đặc chiếm đa số (52,7%) và tỷ lệ tổn thương ác tính trong nhóm này cũng cao nhất ~13,4% so với các thành phần còn lại. Các đặc điểm siêu âm là giảm âm mạnh, bờ không đều hoặc đa thùy, vi vôi hóa và chiều cao ≥ chiều rộng có độ nhạy trung bình (22,8% - 55,3%) nhưng đều có độ đặc hiệu cao (94,1% - 96,1%). Các đặc điểm siêu âm nghi ngờ ác tính bao gồm: giảm âm mạnh, bờ không đều hoặc đa thùy, vi vôi hóa và chiều cao ≥ chiều rộng.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

Nguyễn Tất Giao, Nguyễn Duy Huề. Nghiên cứu giá trị siêu âm trong phân loại Tirads các tổn thương khu trú tuyến giáp. Tạp chí Điện quang Việt Nam 2016; 24(6): 11-18
2. Trần Thị Hậu. Nghiên cứu đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng của bệnh nhân bướu giáp nhân tuyến giáp được phát hiện tình cờ. Luận văn thạc sĩ Y học, Trường Đại học Y Hà Nội; 2020.
3. Nguyễn Thị Thu. Nghiên cứu đặc điểm lâm sàng và cận lâm sàng của bướu nhân tuyến giáp từ TIRADS 4 trở lên theo phân loại EU – TIRADS 2017. Luận văn chuyên khoa cấp II Nội - Nội tiết. Đại học Y Hà Nội; 2020.
4. Koike E, Noguchi S, Yamashita H, et al. Ultra- sonographic characteristics of thyroid nod- ules: prediction of malignancy. Arch Surg 2001; 136(3): 334–337.
5. Kwak J.Y, Han K.H, Yoon J.H. et al. Thyroid Imaging Reporting and Data System for US Features of Nodules: A Step in Establishing Better Stratification of Cancer Risk. Radiological Society of North America 2011; 260 (3): 892 - 899
6. Moifo B, Takoeta EO, Tambe J, et al. Reliability of Thyroid Imaging Reporting and Data System (TIRADS) Classification in Differentiating Benign from Malignant Thyroid Nodules. Open Journal of Radiology. 2013; 3: 103-107.
7. Moon W.J, Jung SL, Lee JH, et al. Benign and malignant thyroid nodules: US differentiation-multicenter retrospective study. Radiology 2008; 247 (3): 762-770.
8. Papini E, Guglielmi R, Bianchini A, et al. Risk of malignancy in nonpalpable thyroid nod- ules: predictive value of ultrasound and color- Doppler features. J Clin Endocrinol Metab 2002; 87(5): 1941–1946.