摘要

目的 探讨一种基于多模态超声的量化评分方法(简称新评分法)用于甲状腺结节良恶性鉴别的诊断效能。方法 回顾性分析2018年1月~2020年10月于哈尔滨医科大学附属第二医院甲状腺外科住院行手术治疗且由手术病理证实的1 023例甲状腺结节患者的超声资料和病理结果,分别应用由美国放射学会(American College of Radiology, ACR)推出的甲状腺影像学报告及数据系统(thyroid imaging reporting and data system, TI-RADS)分类法及新评分法对结节进行评分,对比两种方法的诊断效能。结果 (1)纳入研究的1 023枚结节中803枚为恶性(78.49%),220枚为良性(21.51%);(2)ROC曲线分析:ACR TI-RADS分类法的曲线下面积(area under curve, AUC)为0.806,最佳截断值6.5,敏感性87.42%,特异性64.09%,准确性82.40%,阳性预测值89.58%,阴性预测值58.47%;新评分法曲线下面积(AUC)为0.867,最佳截断值为6.5,敏感性96.01%,特异性61.82%,准确性88.66%,阳性预测值90.18%,阴性预测值80.95%;两种方法比较,AUC、敏感性、准确性及阴性预测值差异具有统计学意义(P<0.001)。结论 新评分法可以有效鉴别甲状腺结节的良恶性,且较ACR TI-RADS分类法具有更高的敏感性及阴性预测值。

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