Применение системы TI-RADS в дифференциальной диагностике рака щитовидной железы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Оценить эффективность применения ультразвуковой классификации узловых образований щитовидной железы по системе TI-RADS в выявлении рака щитовидной железы в Чувашской Республике.

Методы. Работа основана на результатах исследования 296 пациентов (основная группа) с узловыми образованиями щитовидной железы. Всем пациентам основной группы проводили мультипараметрическое ультразвуковое исследование с использованием современных методик и технологий (В-режима, цветового и энергетического допплеровского картирования). По полученным ультразвуковым данным определяли признаки злокачественности узловых образований щитовидной железы по системе TI-RADS. Данные протоколов ультразвукового исследования сопоставляли с данными цитологического и морфологического заключений. В качестве «золотого стандарта» диагностики рака щитовидной железы была использована тонкоигольная биопсия.

Результаты. Все пациенты основной группы по эхографическим признакам были распределены на четыре подгруппы по шкале TI-RADS: TI-RADS 3, TI-RADS 4a, TI-RADS 4b, TI-RADS 5. Из общего количества пациентов рак щитовидной железы в подгруппе TI-RADS 3 диагностирован в 14 (4,7%) случаях, TI-RADS 4a - в 36 (12,2%), TI-RADS 4b - в 66 (29,1%), TI-RADS 5 - в 160 (54,0%) случаях. Среди пациентов подгруппы TI-RADS 3 в 78,6% случаев был выявлен папиллярный рак, в 21,4% (3) - фолликулярный рак; среди подгруппы TI-RADS 4a в 61,1% - папиллярный рак, в 36,1% - фолликулярный рак, в 2,8% - медуллярный рак; в подгруппе TI-RADS 4b в 76,4% - папиллярный рак, в 31,4% - фолликулярный рак, в 1,2% - медуллярный рак; среди подгруппы TI-RADS 5 в 46,3% случаев - папиллярный рак, в 46,9% - фолликулярный рак, в 5,6% - медуллярный рак, в 1,3% - анапластический рак.

Вывод. Предложенная классификация TI-RADS даёт возможность стандартизировать протокол ультразвукового исследования щитовидной железы; внедрение в алгоритм ранней лучевой диагностики рака щитовидной железы классификации узлов по шкале TI-RADS позволяет улучшить диагностику рака щитовидной железы.

Об авторах

Любовь Анатолиевна Тимофеева

Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова

Автор, ответственный за переписку.
Email: adabai@mail.ru
г. Чебоксары, Россия

Татьяна Николаевна Алёшина

Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова

Email: adabai@mail.ru
г. Чебоксары, Россия

Список литературы

  1. Валдина Е.А. Заболевания щитовидной железы. 3-е изд. СПб.: Питер. 2006; 368 с.
  2. Российские клинические рекомендации. Эндокринология. Под ред. И.И. Дедова, Г.А. Мельничеко. М.: ГЭОТАР-Медиа. 2016; 592 с.
  3. Сенча А.Н. Ультразвуковая визуализация злокачественных опухолей щитовидной железы. Ультразвук. и функционал. диагностика. 2008; (2): 20-29.
  4. Thyroid cancer incidence statistics. Cancer Research UK. http://www.cancerresearchuk.org/cancer-info/cancertats/types/thyroid/incidence/uk-thyroid-cancer-incidence-statistics (access date: 15.05.2017).
  5. Статистический ежегодник Чувашской Республики. 2015 год. http://statrep.chuvash.gks.ru/Bgd/Free/WEBGOD/Main.htm (дата обращения: 14.04.2017).
  6. Состояние онкологической помощи населению России в 2014 году. Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИРЦ» Минздрава России. 2015; 236 c.
  7. Тимофеева Л.А., Диомидова В.Н., Воропаева Л.А. и др. Сравнение диагностической ценности лучевых методов визуализации при узловых образованиях щитовидной железы. Мед. альманах. 2012; (4): 120-123.
  8. Ванушко В.Э., Фадеев В.В. Узловой зоб. Эндокрин. хир. 2012; (4): 11-16.
  9. Нечаева О.Б. Эпидемиологическая структура при онкологических заболеваниях в Российской Федерации. Мед. алфавит. 2013; 1-2: 5-12.
  10. Котляров П.М., Харченко В.П., Александров Ю.К. Ультразвуковая диагностика заболеваний щитовидной железы. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Видар-М. 2009; 239 с.
  11. Сыч Ю.П. Современные возможности ультразвукового исследования в диагностике заболеваний щитовидной железы. Клин. и эксперим. тиреоидол. 2011; 7 (4): 19-26.
  12. Заболотская Н.В., Кондратова Г.М. Ультразвуковая диагностика заболеваний щитовидной железы. Практическое руководство по ультразвуковой диагностике. Общая ультразвуковая диагностика. М.: Видар-М. 2006: 607-636.
  13. Fernández Sánchez J. TI-RADS classification of thyroid nodules based on a score modified according to ultrasound criteria for malignancy. Rev. Argent. Radiol. 2014; 78 (3): 138-148. doi: 10.1016/j.rard.2014.07.015.
  14. Horvath E., Majlis S., Rossi R. et al. An ultrasonogram reporting system for thyroid nodules stratifying cancer risk for clinical management. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2009; 94 (5): 1748-1751. doi: 10.1210/jc.2008-1724.
  15. Мальчугина Е.Л., Диомидова В.Н. Система BI-RADS в радиоизотопной диагностике рака молочной железы методом планарной маммосцинтиграфии с применением компактного детектора. Мед. альманах. 2014; (1): 108-112.
  16. Фисенко Е.П. Применение классификации BI-RADS при ультразвуковом скрининге рака молочной железы. М.: ООО «Фирма СТРОМ». 2013; 32 с.
  17. Тимофеева Л.А., Алёшина Т.Н., Максимова А.В. Роль комплексного ультразвукового исследования в оценке первичного рака щитовидной железы в дооперационном периоде. Вестн. Чувашского ун-та. 2013; (3): 540-545.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© 2017 Тимофеева Л.А., Алёшина Т.Н.

Creative Commons License

Эта статья доступна по лицензии
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».