TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC ĐẶC ĐIỂM HÌNH ẢNH CẮT LỚP VI TÍNH ĐA DÃY VÀ PHÂN TẦNG NGUY CƠ MÔ BỆNH HỌC CỦA U MÔ ĐỆM ĐƯỜNG TIÊU HOÁ TẠI DẠ DÀY
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Phân tích tương quan giữa các đặc điểm hình ảnh cắt lớp vi tính đa dãy và phân tầng nguy cơ mô bệnh học của u mô đệm đường tiêu hoá tại dạ dày. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Từ năm 2016 đến năm 2023, 105 bệnh nhân được chẩn đoán u mô đệm đường tiêu hoá đã được khám và điều trị phẫu thuật tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 và Bệnh viện E. Dữ liệu lâm sàng, hình ảnh cắt lớp vi tính và mô bệnh học của các bệnh nhân này được mô tả cắt ngang. Đối tượng nghiên cứu được lấy số liệu hồi cứu và tiến cứu. Mối quan hệ giữa tiềm năng ác tính và các đặc điểm đặc trưng của CLVT (bao gồm vị trí khối u, kích thước, hướng phát triển, hoại tử hoặc thoái hoá nang, sự xuất hiện của hạch bạch huyết) được phân tích bằng cách sử dụng phân tích đơn biến. Đường cong ROC được sử dụng để đánh giá giá trị dự đoán của kích thước khối u trong phân tầng nguy cơ ác tính. Kết quả: Nghiên cứu được thực hiện trên 105 bệnh nhân u mô đệm đường tiêu hoá (50 nam, 55 nữ; độ tuổi trung bình 62.06±9.05 tuổi), trong đó có 55 bệnh nhân thuộc nhóm tiềm năng ác tính thấp và 50 bệnh nhân thuộc nhóm tiềm năng ác tính cao. Không có sự khác biệt đáng kể về tuổi, giới, vị trí khối u giữa hai nhóm. Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về kích thước, hướng phát triển, hoại tử hoặc thoái hoá nang, hạch bạch huyết giữa hai nhóm. Phân tích đường cong ROC cho thấy ngưỡng kích thước khối u cho phép tiên lượng tiềm năng ác tính cao là 77.5cm với độ nhạy 78% và độ đặc hiệu 45%. Kết luận: Cắt lớp vi tính đa dãy được xem là phương tiện đầu tay trong chẩn đoán và phân tầng nguy cơ u mô đệm đường tiêu hoá.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
U mô đệm đường tiêu hoá (GIST), cắt lớp vi tính đa dãy (CLVT
Tài liệu tham khảo
2. Wang TT, Liu WW, Liu XH, et al. Relationship between multi-slice computed tomography features and pathological risk stratification assessment in gastric gastrointestinal stromal tumors. World J Gastrointest Oncol. 2023;15(6):1073-1085.
3. Duffaud F, Blay JY. Gastrointestinal Stromal Tumors: Biology and Treatment. Oncology. 2003;65(3):187-197.
4. Egger J. Management of gastrointestinal stromal tumors: from diagnosis to treatment. Swiss Med Wkly. Published online March 20, 2004.
5. Wang JK. Predictive value and modeling analysis of MSCT signs in gastrointestinal stromal tumors (GISTs) to pathological risk degree. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2017;21(5):999-1005.
6. Rubin BP, Heinrich MC, Corless CL. Gastrointestinal stromal tumour. The Lancet. 2007;369(9574):1731-1741.
7. Sezer N, Deniz MA, Taş Deniz Z, Göya C, Araç E, Adin ME. Multislice Computed Tomography Imaging Of Gastrointestinal Stromal Tumors. Eastern J Med. 2017;22(3):97-102.
8. Kim HC, Lee JM, Kim KW, et al. Gastrointestinal stromal tumors of the stomach: CT findings and prediction of malignancy. AJR Am J Roentgenol. 2004;183(4):893-898.
9. Tateishi U, Hasegawa T, Satake M, Moriyama N. Gastrointestinal stromal tumor. Correlation of computed tomography findings with tumor grade and mortality. J Comput Assist Tomogr. 2003;27(5):792-798.
10. Tang B, Feng Q xia, Liu X sheng. Comparison of Computed Tomography Features of Gastric and Small Bowel Gastrointestinal Stromal Tumors With Different Risk Grades. J Comput Assist Tomogr. 2022;46(2):175-182.