KẾT QUẢ ÁP DỤNG PHÂN LOẠI TIRADS (AI-2019) TRONG SIÊU ÂM CHẨN ĐOÁN TỔN THƯƠNG NHÂN TUYẾN GIÁP TẠI VIỆN Y HỌC PHÓNG XẠ VÀ U BƯỚU QUÂN ĐỘI

Văn Hách Nguyễn1, , Xuân Khái Nguyễn2, Huu Ben Nguyen2, Duy Trinh Nguyễn3
1 Viện Y học phóng xạ và U bướu Quân đội
2 Học viện Quân y
3 Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh

Main Article Content

Abstract

SUMMARY


Objective: Evaluating the role of TIRADS (AI 2019) classification in ultrasound of thyroid nodule lesions. Subjects and methods: A prospective, cross-sectional study on 134 patients, with 171 thyroid nodules coming for examination and surgical treatment at the Military Institute of Radiation Medicine and Oncology, from August 2023 to May 2024. Results: TIRADS 3, TIRADS 4 and TIRADS 5 thyroid nodules on ultrasound had a cancer risk of 22.2%, 65.0% and 95.2%, respectively. TIRADS ≥4 thyroid nodules had a higher cancer rate than TIRADS <4 thyroid nodules, with OR: 125.96 (95%CI: 26.76 – 592.83). Se, Sp, PPV, NPV and Acc were 98.50%, 65.79%, 90.97%, 92.59% and 91.23%, respectively. ROC curve analysis of TIRADS score in diagnosing thyroid nodule lesions: at the cutoff point of 5.5 (TIRADS 4) with an area under the ROC curve of 0.945, Se, Sp, PPV, NPV and Acc were respectively 93.23%, 84.21%, 95.38%, 78.05% and 91.23%. Conclusion: The higher the TIRADS of thyroid nodules, the higher the risk of thyroid cancer.


Keywords: Ultrasound, thyroid cancer, TIRADS AI-2019.

Article Details

References

1. Hyuna Sung, Jacques Ferlay, Rebecca L Siegel, et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021; 0:1-41.
2. Bùi Diệu. Xu hướng bệnh ung thư vú ở Việt Nam đến năm 2020. Tạp chí Y học Việt Nam. 2012; 1:127-131.
3. Benjamin Wildman-Tobriner, Mateusz Buda, Jenny K Hoang, et al. Using artificial intelligence to revise ACR TI-RADS risk stratification of thyroid nodules: Diagnostic accuracy and utility. Radiology. 2019; 292:112-119.
4. Watkins L, O'Neill G, Young D, et al. Comparison of British Thyroid association, American college of radiology TIRADS and artificial intelligence tirads with histological correlation: Diagnostic performance for predicting thyroid malignancy and unnecessary fine needle aspiration rate. Br J Radiol. 2021; 94(20201444):1-8.
5. Yufan Chen, Zixiong Gao, Yanni He, et al. An Artificial intelligence model based on ACR TI-RADS characteristics for US diagnosis of thyroid nodules. Radiology. 2022; 303:613-619.
6. Cai-Feng Si, Chao Fu, Yi-Yang Cui, et al. Diagnostic and therapeutic performances of three score-based thyroid imaging reporting and data systems after application of equal size thresholds. Quant Imaging Med Surg. 2023; 13(4):2109-2118.
7. Chao Fu, Yiyang Cui, Jing Li, et al. Effect of the categorization method on the diagnostic performance of ultrasound risk stratification systems for thyroid nodules. Front. Oncol. 2023; 13(1073891):1-9.
8. Nguyễn Thị Thu Thảo, Ngô Lê Lâm, Vũ Đăng Lưu. Nghiên cứu giá trị chẩn đoán ung thư tuyến giáp của phân độ EU - TIRADS 2017. Điện Quang Việt Nam. 2019; 3:12-18.
9. Nguyễn Văn Hách, Nguyễn Văn Mùi, Nguyễn Thị Lan Hương, et al. Giá trị siêu âm trong chẩn đoán ung thư tuyến giáp. Điện Quang & Y học Hạt nhân Việt Nam. 2021; 43:4-11.
10. Trình Văn Kỳ, Nguyễn Thị Minh Huệ, Đinh Nhân Dương, et al. Giá trị của bảng phân loại AI TIRADS 2019 trong đánh giá nhân tuyến giáp. Tạp chí Y học Việt Nam. 2023; 533(1B):293-297.