Классификация ультразвука: 6.3.2. Классификация ультразвука

Классификация ультразвуковых сканеров, УЗИ аппаратов

Расширенная комплектация, большой набор функций, опций и режимов, отличное качество и точность изображения, надежность работы аппаратов УЗИ последнего поколения значительно расширяют практическое применение ультразвуковой диагностики. При выборе и покупке медицинского оборудования следует помнить о том, что от технического класса прибора напрямую зависит достоверность получаемой информации и ее обработка, что в свою очередь возможность постановки правильного диагноза и эффективности проводимого лечения.

Для классификации всего многообразия УЗИ аппаратов, представленных на международном рынке медицинской техники, используется несколько критериев, однако, основным и наиболее часто используемым является технический уровень оборудования.

Что такое технический уровень аппаратов УЗИ?

В соответствии с современной системой классификации все стационарные и портативные системы ультразвуковой диагностики могут быть разделены на несколько технических уровней или классов, различающихся:

  • Технологическими решениями, призванными повысить качество, скорость и эргономику использования прибора;
  • По количеству приемопередаточных каналов – этот параметр определяет разрешающую способность и чувствительность техники;
  • По наличию дополнительных опций, возможности модернизации и дооснащения оборудования;
  • Применением инновационных технологий, которые позволяют улучшить визуализацию, исключить артефакты и шумы, способные привести к постановке ошибочного диагноза;
  • По функционалу – многофункциональные комплексные системы диагностики и специализированные сканеры, предназначенные для определенных направлений медицины и конкретных манипуляций.

Выбор технического класса оборудования осуществляется в соответствии с опытом работы и квалификацией медицинского работника, который будет использовать его, задачами, для решения которых предназначено оборудование.

В целом разделение на классы является достаточно условным, так как четких условий для отнесения приборов к тому или иному уровню сегодня существует.

  • Средний класс – в эту категорию входят современные портативные сканеры, отличающиеся небольшим весом и компактными габаритными размерами. В большинстве случаев они представляют собой двухмерные, черно-белые устройства с ограниченным набором функций, используется для работы с пациентами вне клиники или стационара.
  • Высокий класс – стационарные, многофункциональные приборы, обеспечивающие получение четкого и детализированного изображения. В зависимости от модели они имеют до 64 каналов приема-передачи данных и преимущественно предлагают выполнение цветного доплеровского картирования.
  • Премиальный или экспертный класс – эти аппараты ультразвуковой диагностики отличаются расширенным функционалом и внушительным спектром дополнительных опций. Кроме цветного допплеровского картирования они могут предложить своим покупателям более 64 каналов передачи данных, 3D и 4D режимы визуализации, усовершенствованные алгоритмы цифровой обработки информации.

На что еще обратить внимание при выборе УЗИ аппарата?

Помимо представленной выше классификации оборудование для ультразвуковой диагностики может быть разделено на:

  • Простые системы – черно-белая, двухмерная картинка, два режима работы В и М;
  • Системы со спектральным допплером – предусматривает возможность применения допплеровского метода исследования, три режима работы В, М и D;
  • Системы с цветным допплеровским картированием – двухмерное отображение распределения скорости кровотока, для повышения качества визуализации ткани могут подсвечиваться разными цветами, четыре основных режима работы В, М, D, CFM.

Немаловажное значение при анализе рынка профессиональной медицинской техники имеет стоимость оборудования. Так в зависимости от цены все аппараты УЗИ могут классифицироваться на приборы бюджетного (до 15 тысяч долларов), среднего (15-30 тысяч долларов) и премиального (30-50 тысяч долларов) ценового сегментов.

Классификация ультразвуковых систем Samsung Medison

Производитель Samsung Medison представляет широкую линейку ультразвуковых сканеров, которые можно разделить по следующим признакам:

I. По применению:

• Универсальные. Аппараты, которые могут применяться во всех областях медицины, как для общих исследований, так и для кардиологических и гинекологических. Они оснащены специализированными программами для исследования сердца и сосудов, акушерскими программами и таблицами, могут быть дополнены модулем объемного сканирования. Универсальные сканеры – наиболее востребованный тип на рынке в России, это идеальный вариант для частных медицинских учреждений и кабинетов УЗИ.

Системы данного типа: SonoAce R3, SonoAce R5, SonoAce X6, My Sono U6, Sonoace R7, Accuvix XG, UGEO H60, Accuvix A30, UGEO HM70, UGEO RS80, UGEO WS80.

• Кардиологические. Аппараты, предназначенные для исследования сердца. Программное обеспечение и датчики аппаратов этой группы специально разработано для быстрой обработки и построения изображения, что обеспечивает визуализацию сердца в реальном времени с высокой диагностической точностью.

Системы данного типа: SonoAce X6, My Sono U6, Sonoace R7, EKO7, Accuvix XG, UGEO H60, Accuvix A30, UGEO HM70, UGEO RS80.

• Гинекологические. УЗ-аппараты в основном предназначенные для исследования в акушерстве и гинекологии. Программное обеспечение данной группы оптимизировано для проведения гинекологических и акушерских исследований, исследований в неонаталогии и педиатрии и предоставляет специальные инструменты для таких типов исследований. Данные аппараты прекрасно подходят для акушерских отделений, отделений женских консультаций и частных учреждений специализирующихся на ведении беременности.

Системы данного типа: SonoAce R3, SonoAce R5, SonoAce X6, My Sono U6, Sonoace R7, UGEO H60, Accuvix XG, Accuvix A30, UGEO HM70, UGEO WS80, UGEO RS80.

• Point-of-Care и для спецподразделений (СМП, неотложная медицина, спортивная медицина) — узкоспециализированные системы, предназначенные для исследований, непосредственно у постели больного, экстренной диагностики, использования в мобильных комплексах или выезда в отдаленные районы проживания людей. Это исключительно системы портативного типа, один из лучших вариантов для выездных бригад.

Системы данного типа: SonoAce R3, My Sono U6, UGEO PT60, UGEO HM70

II. По классу:

Чем выше класс, тем выше качество и детализация изображения, скорость построения изображения и удобство работы. Это основной фактор, влияющий на стоимость аппарата (консоли, без датчиков и опций).

Различают:

  • Средний класс: SonoAce R3, SonoAce R5, SonoAce X6.
  • Высокий класс: My Sono U6, UGEO PT60, Sonoace R7.
  • Экспертный класс: UGEO H60, HS70A, Accuvix A30, UGEO HM70A, EKO7, Accuvix XG.
  • Премиум класс: UGEO WS80, UGEO RS80.

III. По эргономике:

• Стационарные

Классический вид сканера – консоль с монитором на кронштейне, панелью управления, размещенной над системным блоком, в который подключаются датчики. Предназначены для использования в помещении медицинского учреждения. Эргономика аппарата обеспечивает максимальный комфорт исследователя при проведении осмотра. Современные сканеры обладают небольшими размерами, что позволяет перевозить их из кабинета в кабинет, транспортировать на лифте, однако они не предназначены для частого перемещения и выездов к пациенту на дом.

УЗ-системы данного типа: SonoAce R5, SonoAce X6, Sonoace R7, EKO7, UGEO H60, Accuvix XG, Accuvix A30, UGEO WS80, UGEO RS80.

• Портативные

Предназначены как для использования в помещении (могут устанавливаться на специальную тележку, стойку или столик), так и для быстрого перехода между кабинетами, диагностики у постели лежачих больных и выезда на дом.

УЗ-системы данного типа: SonoAce R3, My Sono U6, UGEO PT60 — формат «планшет», UGEO HM70 – формат «ноутбук».

Обзор систем ультразвуковой классификации в области цитологии щитовидной железы

1. Аль Давиш М.А., Робер А.А., Табет М.А., Брахам Р. Управление узлами щитовидной железы: тиреостимулирующий гормон, ультразвуковая и цитологическая система классификации для прогнозирования злокачественных новообразований. Рак Информ. 2018;17:1–9. doi: 10.1177/1176935118765132. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

2. Grani G., Sponziello M., Pecce V., Ramundo V., Durante C. Современная оценка и лечение щитовидной железы. Дж. Клин. Эндокринол. Метаб. 2020;105:2869–2883. doi: 10.1210/clinem/dgaa322. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

3. Ардакани А.А., Мохаммадзаде А., Ягуби Н., Гаеммагами З., Рейази Р., Джафари А.Х., Хекмат С., Ширан М.Б., Битарафа- Раджаби А. Прогностические количественные сонографические признаки при классификации горячих и холодных узлов щитовидной железы. Евро. Дж. Радиол. 2018;101:170–177. doi: 10.1016/j.ejrad.2018.02.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

4. Таппуни Р.Р., Итри Дж.Н., Мак Куин Т.С., Лалвани Н., Оу Дж.Дж. ACR TI-RADS: подводные камни, решения и направления развития. Рентгенография. 2019;39:2040–2052. doi: 10.1148/rg.20191

. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

5. Grant E.G., Tessler F.N., Hoang J.K., Langer J.E., Beland MD, Berland L.L., Cronan J.J., Desser T.S., Frates M.C., Hamper UM, et al. Лексикон отчетов об ультразвуковом исследовании щитовидной железы: Белая книга комитета ACR по системе отчетов и данных по визуализации щитовидной железы (TIRADS). Варенье. Сб. Радиол. 2015;12:1272–1279. doi: 10.1016/j.jacr.2015.07.011. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

6. Тесслер Ф.Н., Миддлтон В.Д., Грант Э.Г., Хоанг Дж.К., Берланд Л.Л., Тифи С.А., Кронан Дж.Дж., Беланд М.Д., Дессер Т.С., Фратес М.С. и др. ACR Thyroid Imaging, Reporting and Data System (TI-RADS): Белая книга комитета ACR TI-RADS. Варенье. Сб. Радиол. 2019;14:587–595. doi: 10.1016/j.jacr.2017.01.046. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Хаугер Б.Р., Александр Э.К., Библ К.С., Доэрти Г.М., Мандель С.Дж., Никифоров Ю.Е., Пачини Ф., Рэндольф Г.В., Савка А.М., Шлюмберже М. и др. Руководящие принципы Американской ассоциации щитовидной железы 2015 г. по ведению взрослых пациентов с узлами щитовидной железы и дифференцированным раком щитовидной железы: Целевая группа по руководящим принципам Американской ассоциации щитовидной железы по узлам щитовидной железы и дифференцированному раку щитовидной железы. Щитовидная железа. 2016; 26:1–33. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

8. Шин Дж. Х., Бэк Дж. Х., Чанг Дж., Ха Э. Дж., Киим Дж. Х., Ли Ю. Х., Лим Х. К., Мун В. Дж., На Д. Г., Пак Дж. С. и др. Ультразвуковая диагностика и лечение узлов щитовидной железы на основе визуализации: пересмотренное согласованное заявление и рекомендации Корейского общества радиологии щитовидной железы. Корейский Дж. Радиол. 2016;17:370–395. doi: 10.3348/kjr.2016.17.3.370. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

9. Ali S., Cibas E.S. Система Bethesda для сообщений о цитопатологии щитовидной железы. 2-е изд. Спрингер; Берлин, Германия: 2018. [Google Scholar]

10. Нарди Ф., Басоло Ф., Крешенци А., Фадда Г., Фрасолдати А., Орланди Ф., Паломбини Л., Папини Э., Зини М., Понтекорви А. и соавт. Итальянский консенсус по классификации и отчету о цитологическом исследовании щитовидной железы. Дж. Эндокринол. расследование 2014; 37: 593–599. doi: 10.1007/s40618-014-0062-0. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

11. Fadda G., Basolo F., Bondi A., Bussolati G., Crescenzi A., Nappi O., Nardi F., Papotti M., Taddei G., Паломбини Л. и др. Цитологическая классификация узлов щитовидной железы. Предложение итальянской консенсусной рабочей группы SIAPEC-IAP. Патология. 2010; 102:405–406. [PubMed] [Академия Google]

12. Хорварт Э., Меджлис С., Росси Р., Франко К., Нидманн Дж. П., Кастро А., Домингес М.С.Л. Система отчетов УЗИ для узлов щитовидной железы, стратифицирующая риск рака для клинического ведения. Дж. Клин. Эндокринол. Метаб. 2009; 94: 1748–1751. doi: 10.1210/jc.2008-1724. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

13. Park J.Y., Lee H.J., Jang H.W., Kim H.K., Yi J.H., Lee W., Kim S.H. Предложение по отчету о визуализации щитовидной железы и системе данных для ультразвуковых признаков карциномы щитовидной железы. Щитовидная железа. 2009 г.;19:1257–1264. doi: 10.1089/thy.2008.0021. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

14. Kwak J.Y., Han K.H., Yoon J.H., Moon H.J., Son E.J., Park S.H., Jung H.K., Choi J.S., Kim B.M., Kim E.K. Отчеты о визуализации щитовидной железы и система данных для ультразвуковых характеристик узлов: шаг в установлении лучшей стратификации риска рака. Радиология. 2011; 260:892–899. doi: 10.1148/radiol.11110206. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

15. Na D.G., Back J.H., Sung J.Y., Kim J.H., Kim J.K., Choi Y.J. , Seo H. Отчеты о визуализации щитовидной железы и система данных стратификация риска узлов щитовидной железы: категоризация на основе плотность и эхогенность. Щитовидная железа. 2016; 26: 562–572. дои: 10.1089/thy.2015.0460. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

16. Russ G., Bonnema S.J., Erdogan M.F., Durant C., Ngu R., Leenhardt L. Руководство Европейской ассоциации щитовидной железы по ультразвуковой стратификации риска злокачественных новообразований узлов щитовидной железы у взрослых: ЕС-ТИРАДС. Евро. Щитовидная железа. Дж. 2017; 6: 225–237. doi: 10.1159/000478927. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

17. Frates M.C., Benson C.B., Charboneau J.W., Cibas E.S., Clark O.H., Coleman B.G., Cronan J.J., Doubilet P.M., Evans D.B., Goellner J.R., et др. Лечение узлов щитовидной железы, обнаруженных в США: Общество рентгенологов в заявлении консенсусной конференции УЗИ. Радиология. 2005;237:794–800. doi: 10.1148/radiol.2373050220. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

18. Гариб Х., Папини Э., Гарбер Дж. Р., Дуик Д. С., Харрелл Р. М., Хегедюс Л., Пашке Р., Валкави Р., Витти П. AACE/ACE/ AME Task Force on Thyroid Nodules Американская ассоциация клинических эндокринологов, Американский колледж эндокринологов и associazione medici endocrinologi медицинские рекомендации по клинической практике диагностики и лечения узлов щитовидной железы: обновление 2016 г. Эндокрин. Практика. 2016; 22: 622–639. [PubMed] [Google Scholar]

19. Национальная комплексная онкологическая сеть. Клинические практические рекомендации NCCN по онкологии и (Руководство NCCN) и рак щитовидной железы (версия 2.2014) Национальная всесторонняя онкологическая сеть; Вашингтон, округ Колумбия, США: 2014. [Google Scholar]

20. Атилла Ф.Д., Сайдам Б.О., Эрарслан Н.А., Унлу А.Г., Ясар Х.Ю., Озер М., Акинджи Б. Позволяет ли оценка ACR TIRADS безопасно избегать необходимой щитовидной железы? биопсия? одноцентровый анализ в большой когорте. Эндокринный. 2018;61:398–402. doi: 10.1007/s12020-018-1620-6. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

21. Ha E.J., Na D.G., Back J.H., Sung J.Y., Kim J.H., Kang S.Y. Тонкоигольная аспирационная биопсия в США при злокачественных новообразованиях щитовидной железы: диагностическая эффективность семи общественных рекомендаций, примененных к 2000 узлам щитовидной железы. Радиология. 2018; 287: 893–900. doi: 10.1148/radiol.2018171074. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

22. Эзе О.П., Кай Г., Белох З.В., Хан А., Вирк Р., Хаммерс Л.В., Удельсман Р., Роман С.А., Соса Дж.А., Карлинг Т. и др. др. Исчезающие опухоли щитовидной железы. Диагностическая дилемма после тонкоигольной аспирации под ультразвуковым контролем. Щитовидная железа. 2013;23:194–200. doi: 10.1089/thy.2012.0157. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

23. Бхатия П., Денивар А., Мохамед Х.Е., Шолл А., Мурад Ф., Аслам Р., Кандил Э., Бхатия П. Исчезновение опухоли щитовидной железы: гистологические изменения после тонкоигольной аспирации. железы Surg. 2016;5:270–277. doi: 10.21037/gs.2016.01.05. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

24. Холова И. Исчезающие опухоли щитовидной железы: инфаркт как следствие FNA? Диагн. Цитопатол. 2016; 44: 568–573. doi: 10.1002/dc.23479. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

25. Shayganfar A., ​​Hashemi P., Esfahani MM, Ghanei AM, Moghadam N.A., Ebrahimian S. Прогноз злокачественных новообразований узлов щитовидной железы с использованием системы отчетов и данных изображений щитовидной железы (TI-RADS). ) и размер узла. клин. Изображение 2020; 60: 232–237. doi: 10.1016/j.clinimag.2019.10.004. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

26. Barbosa T.L.M., Junior C.O.M., Graf H., Cavalvanti T., Trippia M.A., da Silveira Ugino R.T., de Oliveira G.L., Granella V.H., de Carvalho G.A. Оценки ACR TI-RADS и ATA US полезны для лечения узлов щитовидной железы с неопределенной цитологией. БМС Эндокр. Беспорядок. 2019;19:112. doi: 10.1186/s12902-019-0429-5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

27. Zhang Y., Zhou P., Tian S.M. Полезность комбинированного использования УЗИ с контрастированием и классификации TI-RADS для дифференциации доброкачественных и злокачественных поражений узлов щитовидной железы. Евро. Радиол. 2017;27:1527–1536. doi: 10.1007/s00330-016-4508-y. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

28. Maia F.F.R., Matos P.S., Pavin E.J., Vassallo J., Zantut-Wittmann D.E. Отчеты о визуализации щитовидной железы и оценка системы данных в сочетании с системой Bethesda для стратификации риска злокачественных новообразований в узлах щитовидной железы с неопределенными результатами цитологии. клин. Эндокринол. 2015;82:439–444. doi: 10.1111/cen.12525. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

29. Rocha T.G., Rosario P.W., Silva A.L., Nunes M.B., Calsolari M.R. Ультразвуковая классификация Американской ассоциации щитовидной железы для прогнозирования злокачественных новообразований в узлах щитовидной железы >1 см с неопределенной цитологией: проспективное исследование авторы. Горм. Метаб. Рез. 2018;50:597–601. [PubMed] [Google Scholar]

30. Chaigeau R., Russ G., Royer B., Bigorgne C., Bienvenu-Perrard M., Rouxel A., Leenhardt L., Belin L., Buffet C. TI- Шкала RADS имеет ограниченное клиническое значение для стратификации риска неопределенных цитологических результатов. Евро. Дж. Эндокринол. 2018;179: 13–20. doi: 10.1530/EJE-18-0078. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

31. Valderrabano P., Mcgettigan MJ, Iam C.A. Узлы щитовидной железы с неопределенной цитологией: полезность сонографических моделей американской ассоциации щитовидной железы для риска рака. Щитовидная железа. 2018; 28:1–29. doi: 10.1089/thy.2018.0085. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

32. Rahal A.J., Falsarella P.M., Rocha R.D., Lima J.P., Iani M.J., Vieira F.A., Queiroz M.R., Hidal J.T., Francisco Neto M.J., Garcia R.G., и другие. Корреляция системы отчетов и данных визуализации щитовидной железы (TI-RADS) и тонкоигольной аспирации: опыт 1000 узлов. Эйнштейн. 2016;14:119–123. doi: 10.1590/S1679-45082016AO3640. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

33. Грани Г., Ламартина Л., Асколи В., Боско Д., Биффони М., Джакомелли Л., Маранги М., Фальконе Р. , Рамундо В., Кантисани В. и др. Сокращение количества ненужных биопсий щитовидной железы при одновременном повышении точности диагностики: на пути к правильным TIRADS. Дж. Клин. Эндокринол. Метаб. 2019;104:95–102. doi: 10.1210/jc.2018-01674. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

34. Friedrich-Rust M., Meyer G., Dauth N., Berner C., Bogdanou D., Herrmann E., Zeuzem S., Bojunga J. Соглашение между наблюдателями система отчетов и данных визуализации щитовидной железы (TI-RADS) и компрессионная эластография для оценки узлов щитовидной железы. ПЛОС ОДИН. 2013;8:e77927. doi: 10.1371/journal.pone.0077927. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

35. Миддлтон В.Д., Тифи С.А., Рединг К.С., Лангер Дж.Э., Беланд М.Д., Сабунио М.М., Дессер Т. С. Сравнение рабочих характеристик Американского колледжа радиологии TI-RADS, Корейского общества радиологии щитовидной железы TIRADS и рекомендаций Американской ассоциации щитовидной железы. Являюсь. Дж. Рентгенол. 2018;210:1148–1154. doi: 10.2214/AJR.17.18822. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

36. Lee Y.H., Kim D.W., In H.S., Park J.S., Kim S.H., Eom J.W., Kim B., Lee E.J., Rho M.H. Дифференциация доброкачественных и злокачественных солидных узлов щитовидной железы с использованием системы классификации США. Корейский Дж. Радиол. 2011;12:559–567. doi: 10.3348/kjr.2011.12.5.559. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

37. Yang GCH, Fried K.O., Scognamiglio T. Цитология Can и система визуализации, отчетности и данных щитовидной железы (TI-RADS) выявляют неинвазивное фолликулярное новообразование щитовидной железы с папиллярно-подобными особенностями ядра (NIFTP) до операции. Варенье. соц. Цитопатол. 2020; 9: 159–165. doi: 10.1016/j.jasc.2020.01. 002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

38. Yang GC, Fried K.O., Scognamiglio T. Сонографические и цитологические отличия NIFTP от инфильтративного или инвазивного инкапсулированного фолликулярного варианта папиллярной карциномы щитовидной железы. Обзор 179Случаи. Диагн. Цитопат. 2017; 45: 533–541. doi: 10.1002/dc.23709. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

39. Ву М. Корреляционное исследование между отчетами о визуализации щитовидной железы и системами данных и системой Bethesda для отчетов о цитологическом исследовании щитовидной железы с хирургическим последующим наблюдением. Опыт цитопатолога, прошедшего обучение на УЗИ. Диагн. Цитопатол. 2020 г.: 10.1002/dc.24644. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

40. Веллер А., Шариф Б., Кариб М.Х., Сен-Леже Д., Де Сильва Х.С., Лингам Р.К. Классификация Британской ассоциации щитовидной железы 2014 г. Ультразвуковая оценка узлов щитовидной железы при прогнозировании злокачественных новообразований: диагностическая эффективность и соглашение между наблюдателями. УЗИ. 2020; 28:4–13. дои: 10.1177/1742271X19865001. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

41. Cross P., Chandra A., Giles T., Johnson S., Kocjan G., Poller D., Stephenson T. Руководство по Отчетность по образцам цитологии щитовидной железы. Королевский колледж патологоанатомов; Лондон, Великобритания: 2009 г. [(по состоянию на 1 января 2016 г.)]. Доступно в Интернете: http://wwwrcpathorg/Resources/RCPath/ [Google Scholar]

42. Брофи К., Механна Р., Маккарти Дж., Тутхилл А., Мерфи М.С., Шихан П. 3) цитология щитовидной железы в Thy 3a и Thy 3f. Евро. Щитовидная железа. Дж. 2015; 4: 246–251. дои: 10.1159/000441221. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

43. Майя Ф.Ф., Матос П.С., Павин Э.Дж., Зантут-Виттманн Д.Е. Отчеты о визуализации щитовидной железы и оценка системы данных в сочетании с новой итальянской классификацией цитологии щитовидной железы улучшают клиническое ведение неопределенных узлов. Междунар. Дж. Эндокринол. 2017 г.: 10.1155/2017/9692304. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

44. Chng C.L., Kurzawinski T.R., Beale T. Значение сонографических признаков в прогнозировании злокачественных новообразований в узлах щитовидной железы, диагностированных как фолликулярное новообразование при цитологии. клин. Эндокринол. 2015; 83: 711–716. doi: 10.1111/cen.12692. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

45. Moon W.J., Baek J.H., Jung S.L., Kim D.W., Kim E.K., Kim J.Y., Kwak J.Y., Lee J.H., Lee J.H., Lee Y.H., et al. Ультрасонография и лечение узлов щитовидной железы на основе ультразвука: консенсусное заявление и рекомендации. Корейский Дж. Радиол. 2011; 12:1–14. doi: 10.3348/kjr.2011.12.1.1. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

46. Rosario P.W., da Silva A.L., Nunes M.B., Borges M.A.R. Риск злокачественного новообразования в узлах щитовидной железы с использованием системы отчетности и данных по визуализации щитовидной железы Американского колледжа радиологии в эпоху NIFTP. Горм. Метаб. Рез. 2018;50:735–737. doi: 10.1055/a-0743-7326. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

47. Сингапурвалла Р.М., Хви Дж., Ланг Т.У., Десаи В. Клинико-патологическая корреляция ультразвукового исследования и цитологии узлов щитовидной железы с использованием классификаций TIRADS и Bethesda. Мир Дж. Сур. 2017; 41:1807–1811. doi: 10.1007/s00268-017-3919-5. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

48. Tan H., Li Z., Li N., Qian J., Fan F., Zhong H., Feng J., Xu H., Li Z. Thyroid отчеты о визуализации и система данных в сочетании с классификацией Bethesda для качественной диагностики узлов щитовидной железы. Медицина. 2019;98:50. doi: 10.1097/MD.0000000000018320. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Сравнение диагностических характеристик пяти различных ультразвуковых методов TI-RADS Классификация узлов щитовидной железы

Введение

Узлы щитовидной железы легко обнаруживаются среди населения в целом, особенно у женщины (1) и около 10% пациентов с узлами щитовидной железы подвержены риску малигнизации, и этот процент продолжает расти (2, 3). Злокачественные узелки и доброкачественные узлы лечат совершенно по-разному. Для клиницистов по-прежнему большой проблемой является исключение злокачественности узлов щитовидной железы. В настоящее время ультразвук является основным, дешевым, неинвазивным, быстрым и ценным инструментом для выявления узлов щитовидной железы. При подозрении на наличие узлов щитовидной железы рекомендуется хирургическое вмешательство или тонкоигольная аспирационная цитология (FNAC) (4). Доброкачественные и злокачественные узлы имеют некоторые сходные ультразвуковые характеристики от модуляции до размера. Ультразвуковая диагностика зависит от опыта рентгенологов и операторов, получение изображений и их интерпретация субъективны, что может легко привести к ошибочному диагнозу или чрезмерному лечению (5).

Для проведения объективного выявления была предложена система отчетов и данных визуализации щитовидной железы (TI-RADS), которая используется для классификации узлов щитовидной железы и рекомендации дальнейшего лечения (6). В настоящее время в клинике используются пять общепринятых систем классификации. Радиологической ассоциацией рекомендованы рекомендации Американского колледжа радиологии (ACR), Корейской ассоциации щитовидной железы/Корейского общества радиологии щитовидной железы (KTA/KSThR) и Европейской ассоциации щитовидной железы (ETA). Рекомендации Ассоциации щитовидной железы (ATA) включены в клинические руководства (1, 7–9).).

Хотя эти пять руководств доказали свою эффективность при лечении узловых образований щитовидной железы, не существует руководств, основанных на большом количестве надежных данных, чтобы доказать, какое из них является лучшим (10). И многие текущие клинические испытания используются для сравнения их эффективности, но эти результаты необъективны. Основная цель этого исследования — сравнить диагностическую эффективность пяти руководств по узловым образованиям щитовидной железы, чтобы устранить непоследовательность и избежать растраты медицинских ресурсов.

Метод

Стратегия поиска литературы

Мы следовали рекомендациям по систематическому обзору и метаанализу диагностических исследований. Затем мы также использовали PubMed для соответствующих исследований на английском языке только до февраля 2020 года, используя следующие термины: «чувствительность», «специфичность», «TI-RADS (или система отчетов и данных изображений щитовидной железы)», «ACR (или The Американская ассоциация щитовидной железы)», «ATA (или Американская ассоциация щитовидной железы)», «Kwak (или TI-RADS, предложенный Kwak)», «ETA (или EU TI-RADS)», «KTA (или Корейская ассоциация щитовидной железы/Корейское общество)». рентгенологии щитовидной железы)». Два рецензента (Ян Р.Н. и Чжао Ю.Н.) независимо рецензировали статьи в соответствии с критериями включения и исключения. Разногласия были урегулированы на основе консенсуса (XL Ma).

Критерии включения и исключения

Были включены исследования со следующими критериями включения: (a) В статье достаточно общей информации. (b) Одно или несколько указаний используются для оценки ультразвуковых признаков узлов щитовидной железы. в) исследование имеет определенные диагностические критерии. (d) В статье достаточно данных, будь то данные, которые можно найти непосредственно в статье (чувствительность, специфичность и PPV) или данные, которые можно рассчитать на основе статьи [положительные результаты (TP), истинно отрицательные ( TN), ложноположительные (FP) и ложноотрицательные (FN)] для заполнения диагностической таблицы 2 × 2 (FN, FP, TP и TN). А критерием исключения является то, что данных в статье недостаточно или система оценок не предназначена для оценки признаков УЗИ. Наконец, всего 19включены статьи.

Извлечение данных

Два обозревателя (Р.Н. Ян и Ю.Н. Чжао) выбрали следующие основные характеристики исследований: автор, год, страна, количество пациентов, количество узлов, средний возраст, соответствующие рекомендации, золотой стандарт, злокачественные новообразования. поражений и доброкачественных образований. И мы получили четыре числа TP, TN, FP и FN для каждого руководства в разных исследованиях двумя способами: (1) Мы получили данные непосредственно из статьи. (2) На основании данных (чувствительность, специфичность, PPV и NPV), полученных из статей, мы завершили диагностическую таблицу 2 × 2. Здесь использовалось программное обеспечение CAL (11).

Статистический анализ

На основе TP, TN, FP и FN мы рассчитали объединенную чувствительность, специфичность, положительные и отрицательные отношения правдоподобия (PLR и NLR) и диагностическое отношение шансов (AUC) с достоверностью 95%. интервалы (CI) с использованием статистического программного обеспечения Meta-Disc версии 1.4 (12).

Кроме того, с помощью статистического программного обеспечения Meta-Disc версии 1.4 (12) мы изучили взаимосвязь между чувствительностью и специфичностью, построив сводные кривые характеристики оператора-приемника (SROC) (13).

Наконец, мы провели прямое сравнение, используя R 3.5.1 для расчета относительного отношения диагностических шансов (RDOR) с 95% ДИ. Согласно RDOR, мы сравнили диагностическую эффективность пяти руководств. При сравнении, классифицированном как A и B, были задействованы два руководства. В A по сравнению с B, когда значение больше 1, A имеет более высокую производительность. Если значение меньше 1, B имеет большую производительность. Чем больше значение, тем лучше производительность. Для всех исследований индекс несогласованности (I 2 ) и χ 2 использовались для оценки неоднородности, и высокая гетерогенность считалась высокой, если значение I 2 превышало 50% (14). В этом исследовании была выбрана модель со случайным эффектом (15).

Качество исследований и погрешность публикации

Мы использовали Оценку качества исследований диагностической точности версии 2 (QUADAS-2), выполненную в Review Manager 5.2, для оценки качества исследований, включенных в этот анализ. Метод в основном оценивал статьи из четырех областей: (а) выбор пациентов, (б) индексный тест, (в) эталонный стандарт и (г) поток и время (16). Каждый домен оценивается по трем уровням риска (низкий, высокий и неясный). Систематическая ошибка публикации оценивалась с помощью теста асимметрии воронкообразных графиков с использованием программного обеспечения Stata версии 11. 0.

Результаты

Литературные исследования и характеристики исследований

Сначала мы провели поиск 200 статей, прочитав их аннотацию, и 166 статей не соответствовали критерию включения. Затем мы просмотрели остальные статьи дальше, и в 11 статьях не хватило данных, чтобы закончить таблицу 2 × 2. Еще пять статей не были связаны с особенностями УЗИ. Таким образом, в данное исследование было включено 19 статей (17–35). Процесс добавления статей показан на рис. 1.

Рисунок 1 Схема поиска и подбора литературы.

Исследования были опубликованы с 2015 по 2020 год. Количество пациентов составляет от 92 до 4585, а количество узлов во включенных статьях варьируется от 100 до 4696, что означает, что у некоторых пациентов имеется более одного узла. Все данные были рассчитаны на основе количества узелков. Злокачественность всех узлов щитовидной железы была диагностирована на основании послеоперационных патологических результатов или результатов патологических исследований FNAC. Всего мы включили 19статей, 12 из которых касались ACR TI-RADS. 10 статей касались рекомендаций ACR, а Kwak TI-RADS упоминался в шести статьях. Данные руководства KTA и EU TI-RADS были получены из четырех статей соответственно.

Вышеуказанные характеристики представлены в таблице 1.

Таблица 1 Исходные характеристики включенных исследований.

Точность диагностики

После объединения всех данных 19 исследований мы получили окончательные данные. Совокупная чувствительность рекомендаций ACR, рекомендаций ATA, рекомендаций Kwak TI-RADS, рекомендаций KTA по риску злокачественного новообразования и рекомендаций ETA составляет от 0,84 до 0,9.4. Суммарная специфичность составляет 0,68, 0,44, 0,62, 0,47 и 0,61 соответственно. Мы также строим кривые SROC, показывающие площадь под кривой (AUC) с 0,8553, 0,9101, 0,8976, 0,9022 и 0,8810 соответственно для групп рекомендаций ACR, Kwak TI-RADS, ATA, KTA и EU TI-RADS от имени точности. Все объединенные значения чувствительности, специфичности, PLR, NLR, DOR и AUC для всех эталонных стандартов подробно показаны в таблице 2. Что касается RDOR, мы обнаружили высокий результат при сравнении ACR с другими руководствами. Конкретные результаты приведены в таблице 3.

Таблица 2 Объединенные оценки чувствительности, специфичности, PLR, NLR, DOR, AUC и SE (AUC).

Таблица 3 Относительное диагностическое отношение шансов (RDOR) с доверительной вероятностью 95%.

Оценка качества

Результаты оценки качества представлены на рисунке 2. В заключение можно сказать, что качество исследований было удовлетворительным.

Рисунок 2 (A) Риск систематической ошибки и график проблем применимости: просмотрите суждения авторов о каждой области, представленной в процентах во включенных исследованиях. (B) Риск систематической ошибки и вопросы применимости: обзор суждений авторов о каждой области для каждого включенного исследования.

Оценка систематической ошибки публикации

Нет явной систематической ошибки публикации для DOR пяти рекомендаций.

Обсуждение

Руководство по классификации TI-RADS классифицирует узлы щитовидной железы в соответствии с характеристиками визуализации при ультразвуковом исследовании, включая размер, количество, кальцификацию, границы, эхо-структуру, соотношение сторон и внутреннюю структуру. Рекомендации направлены на то, чтобы помочь определить, какие узлы щитовидной железы требуют FNAC, чтобы уменьшить гипердиагностику или пропущенный диагноз. Сокращение ненужных FNAC может предотвратить потери экономики и физическую боль пациентов. Он также может направлять дальнейшее лечение и оценивать риск рецидива. Однако рекомендуемые пороговые значения размера для FNAC различаются в разных руководствах. В настоящее время проводится много исследований диагностической эффективности пяти руководств, но результаты различаются. Эти различия между исследованиями могут быть частично связаны с различиями между наблюдателями и изучаемой популяцией, особенно в ретроспективных исследованиях. В это исследование мы включили 19исследования для анализа диагностической эффективности пяти диагностических критериев.

В нашем метаанализе систематически оценивалась диагностическая эффективность пяти различных руководств по ультразвуковой классификации при выявлении риска злокачественных новообразований. Совокупная чувствительность ACR TI-RADS, рекомендаций ATA, Kwak TI-RADS, рекомендаций KTA и ETA составляет от 0,84 до 0,94. Суммарная специфичность составляет 0,68, 0,44, 0,62, 0,47 и 0,61 соответственно. AUC, которая может представлять диагностическую эффективность рекомендаций ACR TI-RADS, ATA, рекомендаций Kwak TI-RADS KTA и ETA, составляет 0,8553, 0,89.76, 0,9101, 0,9022 и 0,8810. Теоретически показатель AUC выше 0,8 является диагностическим (36). Результаты нашего исследования показали, что все пять руководящих принципов имеют свойство. Кроме того, рекомендации ACR показали наилучшую диагностическую эффективность при прямом сравнении.

Наши результаты были аналогичны результатам предыдущего метаанализа, опубликованного в 2019 г. (37). Но эта статья включала только 12 исследований с 18 750 узлами щитовидной железы, и включенные в нее данные использовались для описания ненужных показателей FNA. Есть 19статьи 24 325 узлов щитовидной железы в нашем исследовании. По сравнению с опубликованной статьей мы можем включить статьи с косвенными данными и завершить диагностическую таблицу 2 × 2 с помощью программного обеспечения Cal. Кроме того, в статью, которую мы оба включили, наша статья включала данные о диагностической эффективности злокачественных узлов щитовидной железы, которые лучше описывают диагностическую эффективность. Это может повлиять на объединенные результаты.

Рекомендации TI-RADS, основанные на ультразвуковом исследовании, широко используются в клиниках, предоставляя рекомендации по дальнейшей диагностике и лечению при снижении влияния субъективных факторов на диагностику. В нашем исследовании мы видим, что все пять руководств имеют высокую диагностическую эффективность с высокой AUC выше 0,8. Тем не менее, между пятью руководствами есть сходства и различия в структуре, стратификации риска, пороговых значениях размера и эффективности диагностики. Необходимо провести дополнительные исследования. Структура пяти руководств по классификации внутренне отличается. Рекомендации ACR и Kwak TI-RADS представляют собой системы, основанные на баллах, а остальные три рекомендации основаны на шаблоне. По сравнению с рекомендациями, основанными на точках, упрощенные рекомендации, основанные на шаблонах, более интуитивно понятны и применимы в клиническом отношении, но имеют меньшую точность. Хотя рекомендации, основанные на баллах, громоздки, врачи-клиницисты легко контролируют их, особенно оценивая отдельные узелки с большой точностью. Однако в клиническом применении сложные анализы и расчеты всегда требуют помощи компьютеров (10, 38). Каждое руководство было разделено на несколько категорий для оценки узлов щитовидной железы. По мере повышения категорий стратификации риска риск злокачественного новообразования увеличивается, но пять руководств имеют различия в классификации. Например, узел щитовидной железы пятой или четвертой категории при ETA может быть классифицирован как ACR T4/3 или KTA T4/3, а узел KTA T3 (низкое подозрение) и ETA категории 3 (низкий риск) может быть классифицирован как ACR T2. , что значит не подозрительно. Различные критерии классификации, подобные приведенным выше, могут привести к разным особенностям, и, как показали результаты нашего исследования, рекомендации ACR, безусловно, обладали самой высокой специфичностью. Это также означает меньше рекомендаций для FNAC, но увеличивается частота ошибочных диагнозов. Нам нужно больше исследований для обсуждения. Что касается эффективности рекомендаций для FNAC, пять руководств имеют разные пороговые значения размера, и пороговые значения также меняются в зависимости от категорий в разных руководствах. Например, для ACR TI-RADS порог третьей, четвертой и пятой категорий составляет 2,5, 1,5 и 1 см соответственно (39).). Некоторые исследования (17) показали, что ACR TI-RADS имеет наиболее эффективные критерии, позволяющие эффективно избежать ненужных биопсий. Наши результаты также подтвердили это с самым высоким показателем RDOR для ACR TI-RADS. Размер узла является важным стандартом для рекомендаций и дальнейшего лечения. Слишком большие узлы щитовидной железы с низким риском малигнизации предполагают операцию или FNAC.

Кроме того, у этого исследования есть несколько ограничений. Во-первых, окончательный диагноз устанавливали на основании цитологии или патологии. На него могут влиять операторы или наблюдатели с возможной предвзятостью. Особенно в ретроспективных исследованиях мы не уверены, влияют ли субъективные факторы на диагноз. Это влияние невозможно избежать. Второе ограничение вызвано выбором пациентов для включенных исследований. Некоторые исследования включали больше пациентов со злокачественными узлами, что могло повлиять на чувствительность и специфичность. В-третьих, у нас не было достаточно данных для анализа рекомендаций KTA и ETA. Наконец, все анализы основаны на УЗИ; изменчивость внутри наблюдателя и между наблюдателями все еще существует.

В заключение, наше исследование показывает, что все пять принципов классификации являются эффективными методами дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных узлов щитовидной железы. Их можно использовать перед дальнейшей диагностикой или лечением в качестве эффективной рекомендации. При непосредственном сравнении результат показывает, что рекомендации ACR являются лучшим выбором для диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований с высокой диагностической точностью. Тем не менее, нам все еще нужны дополнительные исследования, чтобы подтвердить наши выводы.

Вклад авторов

Все авторы принимали непосредственное участие в планировании, проведении или анализе исследования и написали рукопись. RY провел обзор литературы, спланировал и выполнил все статистические анализы. HZ и XZ предоставили информацию и руководство для аналитической стратегии и редактирования рукописи. YZ рассмотрел включенные статьи и обеспечил редактирование рукописи. XM обеспечила технический контроль качества, чтобы обеспечить точность сообщаемых результатов. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Ссылки

1. Хауген Б.Р., Александр Е.К., Байбл К.С., Доэрти Г.М., Мандель С.Дж., Никифоров Ю.Е., и соавт. Рекомендации Американской ассоциации щитовидной железы по ведению взрослых пациентов с узлами щитовидной железы и дифференцированным раком щитовидной железы, 2015 г.: Целевая группа по рекомендациям Американской ассоциации щитовидной железы по узлам щитовидной железы и дифференцированному раку щитовидной железы. Щитовидная железа (2016) 26(1):1–133. doi: 10.1089/thy.2015.0020

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

2. Брито Дж. П., Моррис Дж. К., Монтори В. М. Рак щитовидной железы: усердная визуализация увеличила выявление и лечение опухолей низкого риска. Bmj (2013) 347:f4706. doi: 10.1136/bmj.f4706

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

3. Miller KD, Siegel RL, Lin CC, Mariotto AB, Kramer JL, Rowland JH, et al. Статистика лечения рака и выживаемости, 2016 г. CA Cancer J Clin (2016) 66(4):271–89. doi: 10.3322/caac.21349

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

4. Оздемир Д., Бесстепе Н., Факи С., Киликарслан А., Парлак О., Эрсой Р. и др. Сравнение результатов тонкоигольной аспирационной биопсии щитовидной железы до и после применения классификации Bethesda. Цитопатология (2017) 28(5):400–6. doi: 10.1111/cyt.12437

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

5. Kwak JY, Han KH, Yoon JH, Moon HJ, Son EJ, Park SH и другие. Отчеты о визуализации щитовидной железы и система данных для ультразвуковых характеристик узлов: шаг в установлении лучшей стратификации риска рака.

Радиология (2011) 260(3):892–9. doi: 10.1148/radiol.11110206

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

6. An JY, Unsdorfer KML, Weinreb JC. BI-RADS, C-RADS, CAD-RADS, LI-RADS, Lung-RADS, NI-RADS, O-RADS, PI-RADS, TI-RADS: системы отчетности и данных. Рентгенография (2019) 39:1435–6. doi: 10.1148/rg.20191

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

7. Shin JH, Baek JH, Chung J, Ha EJ, Kim JH, Lee YH и другие. Ультразвуковая диагностика и лечение узлов щитовидной железы на основе изображений: пересмотренное согласованное заявление и рекомендации Корейского общества радиологии щитовидной железы. Корейский J Radiol (2016) 17: 370–95. doi: 10.3348/kjr.2016.17.3.370

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

8. Russ G, Bonnema SJ, Erdogan MF, Durante C, Ngu R, Leenhardt L. Руководство Европейской ассоциации щитовидной железы по ультразвуковой стратификации риска злокачественных новообразований узлов щитовидной железы у взрослых: EU-TIRADS. Eur Thyroid J (2017) 6(5):225–37. doi: 10.1159/000478927

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

9. Тесслер Ф.Н., Миддлтон В.Д., Грант Э.Г., Хоанг Дж. К., Берланд Л.Л., Тифи С. и соавт. ACR Thyroid Imaging, Reporting and Data System (TI-RADS): Белая книга комитета ACR TI-RADS. J Am Coll Radiol (2017) 14(5):587–95. doi: 10.1016/j.jacr.2017.01.046

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

10. Ha SM, Ahn HS, Baek JH, Ahn HY, Chung YJ, Cho BY, et al. Валидация трех моделей стратификации риска для узлов щитовидной железы. Щитовидная железа (2017) 27(12):1550–7. doi: 10.1089/thy.2017.0363

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

11. Ma X, Zeng H, Zhang J, Chen L, Jia H. Новые практические методы получения важных данных при выполнении диагностического метаанализа опубликованной литературы. J Evid Based Med (2018) 11:56–63. doi: 10.1111/jebm.12281

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

12. Zamora J, Abraira V, Muriel A, Khan K, Coomarasamy A. Meta-DiSc: программное обеспечение для метаанализа данных о точности тестов. BMC Med Res Methodol (2006) 6:31. doi: 10.1186/1471-2288-6-31

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

13. Moses LE, Shapiro D, Littenberg B. Объединение независимых исследований диагностического теста в сводную ROC-кривую: подходы к анализу данных и некоторые дополнительные соображения. Stat Med (1993) 12:1293–316. doi: 10.1002/sim.4780121403

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

14. Хиггинс Дж.П., Томпсон С.Г., Дикс Дж.Дж., Альтман Д.Г. Измерение несогласованности в мета-анализах. Bmj (2003) 327:557–60. doi: 10.1136/bmj.327.7414.557

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

15. Диннес Дж., Дикс Дж., Кирби Дж., Родерик П. Методологический обзор изучения неоднородности в систематических обзорах точности диагностических тестов. Health Technol Assess (2005) 9:1–113, iii. doi: 10.3310/hta9120

CrossRef Полный текст | Google Scholar

16. Whiting PF, Rutjes AW, Westwood ME, Mallett S, Deeks JJ, Reitsma J, et al. QUADAS-2: пересмотренный инструмент для оценки качества исследований диагностической точности. Ann Intern Med (2011) 155(8):529–36. doi: 10.7326/0003-4819-155-8-201110180-00009

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

17. Ha EJ, Na DG, Baek JH, Sung JY, Kim JH, Kang SY. Тонкоигольная аспирационная биопсия США при злокачественных новообразованиях щитовидной железы: диагностическая эффективность семи руководящих принципов общества, примененных к 2000 узлам щитовидной железы. Радиология (2018) 287(3):893–900. doi: 10.1148/radiol.2018171074

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

18. Zhang WB, et al. Сравнение рекомендаций ACR TI-RADS, ATA , Kwak TI-RADS и рекомендаций KTA/KSThR по стратификации риска злокачественных новообразований узлов щитовидной железы. Clin Hemorheol Microcirc (2020). doi: 10.3233/ch-190778

Полный текст CrossRef | Google Scholar

19. Gao L, Xi X, Jiang Y, Yang X, Wang Y, Zhu S, et al. Сравнение TIRADS (ACR TI-RADS и KWAK-TI-RADS) и рекомендаций ATA 2015 г. по эффективности диагностики узлов щитовидной железы. Эндокринный (2019) 64(1):90–6. doi: 10.1007/s12020-019-01843-x

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

20. Barbosa TLM, Junior COM, Graf H, Cavalvanti T, Trippia MA, da Silveira Ugino RT, et al. Оценки ACR TI-RADS и ATA US полезны для лечения узлов щитовидной железы с неопределенной цитологией. BMC Endocr Disord (2019) 19(1):112. doi: 10.1186/s12902-019-0429-5

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

21. Джабар АСС, Котешвара П., Андраде Дж. Диагностическая надежность системы отчетов и данных по визуализации щитовидной железы (TI-RADS) в повседневной практике. Pol J Radiol (2019) 84:e274–80. doi: 10.5114/pjr.2019.86823

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

22. Ван Ю, Лэй К.Р., Хе Ю.П., Ли С.Л., Рен В.В., Чжао К.К. и др. Стратификация риска малигнизации узлов щитовидной железы: сравнение четырех систем отчетности и данных ультразвуковой визуализации щитовидной железы в узлах, резецированных хирургическим путем. Научный представитель (2017) 7(1):11560. doi: 10.1038/s41598-017-11863-0

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

23. Zhang J, Liu BJ, Xu HX, Xu JM, Zhang YF, Liu C, et al. Проспективная валидация системы отчетов и данных визуализации щитовидной железы на основе ультразвука (TI-RADS) на 3980 узлах щитовидной железы. Int J Clin Exp Med (2015) 8(4):5911–7.

Реферат PubMed | Google Scholar

24. Xu Y, Qi X, Zhao X, Ren W, Ding W. Клиническая диагностическая ценность ультразвукового исследования с контрастированием и классификации TI-RADS для доброкачественных и злокачественных опухолей щитовидной железы: одно сравнительное когортное исследование. Мед (Балтимор) (2019) 98:e14051. doi: 10.1097/md.0000000000014051

CrossRef Полный текст | Google Scholar

25. Yoon SJ, Na DG, Gwon HY, Paik W, Kim WJ, Song JS и другие. Сходства и различия между отчетами о визуализации щитовидной железы и системами данных. AJR Am J Roentgenol (2019) 213(2):W76–84. doi: 10.2214/AJR.18.20510

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

26. Huang BL, Ebner SA, Makkar JS, Bentley-Hibbert S, McConnell RJ, Lee JA, et al. Междисциплинарное прямое сравнение Американского колледжа радиологии системы визуализации и отчетности щитовидной железы и систем стратификации ультразвукового риска Американской ассоциации щитовидной железы. Онколог (2020) 25(5):398–403. doi: 10.1634/theoncologist.2019-0362

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

27. Ruan JL, Yang HY, Liu RB, Liang M, Han P, Xu XL и др. Показания к тонкоигольной аспирационной биопсии узлов щитовидной железы: сравните систему стратификации риска на основе баллов с системой стратификации риска на основе шаблонов. Евро Радиол (2019) 29(9):4871–8. doi: 10.1007/s00330-018-5992-z

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

28. Мохаммади М., Бетель С., Бертон К.Р., Хиггинс К.М., Гораб З., Гальперин И.Дж. Ретроспективное применение рекомендаций Американской ассоциации щитовидной железы 2015 г. по ультразвуковой классификации, показаниям для биопсии и последующей визуализации узлов щитовидной железы: может ли улучшенная отчетность сократить объем тестирования? Can Assoc Radiol J (2019) 70(1):68–73. doi: 10.1016/j.carj.2018.09.001

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

29. Wu XL, Du JR, Wang W, Jin CX, Sui GQ, Yang DY и др. Сравнение и предварительное обсуждение причин различий в диагностической эффективности и ненужных биопсий FNA между рекомендациями ACR TIRADS и ATA 2015 года. Эндокринная система (2019) 65(1):121–31. doi: 10.1007/s12020-019-01886-0

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

30. Xu T, Wu Y, Wu RX, Zhang YZ, Gu JY, Ye XH и другие. Проверка и сравнение трех недавно выпущенных систем отчетности и данных по визуализации щитовидной железы для определения риска развития рака. Эндокринная система (2019) 64(2):299–307. doi: 10.1007/s12020-018-1817-8

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

31. Yoon JH, Han K, Kim EK, Moon HJ, Kwak JY. Диагностика и лечение небольших узлов щитовидной железы: сравнительное исследование с шестью рекомендациями по узловым образованиям щитовидной железы. Радиология (2017) 283:560–9. doi: 10.1148/radiol.2016160641

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

32. Hoang JK, Middleton WD, Farjat AE, Langer JE, Reading CC, Teefey S, et al. Сокращение количества биопсий узловых образований щитовидной железы и повышенная точность с помощью системы отчетности и данных Американского колледжа радиологии по визуализации щитовидной железы. Радиология (2018) 287(1):185–93. doi: 10.1148/radiol.2018172572

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

33. Li X, Hou XJ, Du LY, Wu JQ, Wang L, Wang H, et al. Виртуальная сенсорная визуализация и количественная оценка тканей (VTIQ) в сочетании с системой отчетности и данных по визуализации щитовидной железы Американского колледжа радиологии (ACR TI-RADS) для стратификации риска злокачественных новообразований узлов щитовидной железы. Clin Hemorheol Microcirc (2019) 72(3):279–91. doi: 10.3233/ch-180477

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

34. Trimboli P, Ngu R, Royer B, Giovanella L, Bigorgne C, Simo R, et al. Многоцентровое проверочное исследование для EU-TIRADS с использованием гистологического диагноза в качестве золотого стандарта. Clin Endocrinol (Oxf) (2019) 91(2):340–7. doi: 10.1111/cen.13997

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

35. Maino F, Forleo R, Martinelli M, Fralassi N, Barbato F, Pilli T, et al. Проспективная валидация риска сонографической картины ATA и ETA узлов щитовидной железы, выбранных для FNAC. J Clin Endocrinol Metab (2018) 103(6):2362–8. doi: 10.1210/jc.2018-00274

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

36. Metz CE. Основные принципы ROC-анализа. Semin Nucl Med (1978) 8:283–98. doi: 10.1016/s0001-2998(78)80014-2

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

37. Castellana M, Castellana C, Treglia G, Giorgino F, Giovanella L, Russ G, et al. Эффективность пяти ультразвуковых систем стратификации риска при выборе узлов щитовидной железы для FNA. J Clin Endocrinol Metab (2020) 105(5):dgz170. doi: 10.1210/clinem/dgz170

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

38. Choi YJ, Baek JH, Baek SH, Shim WH, Lee KD, Lee HS, et al. Интернет-оценка риска злокачественных новообразований для узлов щитовидной железы с использованием характеристик УЗИ: разработка и проверка прогностической модели.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *