超声因其安全、无创、低价、方便等优点,成为甲状腺结节检测的首选方法,目前国内外有数个版本甲状腺影像报告和数据系统(Thyroid Imaging Reporting and Data System,TI-RADS)用于甲状腺结节恶性风险的分层管理。不同版本TI-RADS对同一...超声因其安全、无创、低价、方便等优点,成为甲状腺结节检测的首选方法,目前国内外有数个版本甲状腺影像报告和数据系统(Thyroid Imaging Reporting and Data System,TI-RADS)用于甲状腺结节恶性风险的分层管理。不同版本TI-RADS对同一甲状腺结节的分类及其是否需要进行细针穿刺活检(fine-needle aspiration biospy,FNAB)的建议存在差异。本文对各TI-RADS版本在甲状腺结节风险分层管理方面的应用、优势与局限性,以及其最新的研究进展进行了述评。展开更多
目的本研究旨在探讨多参数MRI膀胱影像报告与数据系统(vesical imaging reporting and data system,VI-RADS)预测肌层浸润性膀胱癌的准确性。方法本研究涵盖了113名经过特殊膀胱磁共振成像(mpMRI)检测的病例。在评估过程中,由两位资深...目的本研究旨在探讨多参数MRI膀胱影像报告与数据系统(vesical imaging reporting and data system,VI-RADS)预测肌层浸润性膀胱癌的准确性。方法本研究涵盖了113名经过特殊膀胱磁共振成像(mpMRI)检测的病例。在评估过程中,由两位资深的放射学专家遵循VI-RADS系统的指导方针,独立完成了对影像资料的评分工作。通过t检验和卡方检验初步比较临床病理数据,再用多因素logistic回归模型来确定与肌层浸润性膀胱癌相关预测因素。本研究通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的分析方法,评估了VI-RADS评分系统在识别膀胱癌是否侵犯肌层方面的准确性。研究中计算了ROC曲线下的面积(area under the curve,AUC),以此来衡量诊断模型的整体性能。此外,根据不同的评分界限,我们进一步分析了诊断的敏感性(sensitivity)、特异性(specificity)、以及预测膀胱癌肌层浸润的阳性(positive predictive value,PPV)和阴性(negative predictive value,NPV)预测值。结果本研究共纳入113例患者,男91例,女22例。多变量logistic回归模型分析结果显示只有高的VI-RADS评分与肌层浸润性膀胱癌有关(优势比为8.56;P<0.001)。VIRADS评分ROC曲线下面积为0.91。VI-RADS评分根据不同的阈值来定义肌层浸润性膀胱癌。当把VI-RADS≥3设置为阈值时,敏感度、特异度、阳性预测值(positive predictive Value,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)分别为90%、78%、60%、96%。MIBC的分界点移至VIRADS≥4,则敏感度、特异度、PPV、NPV分别为90%、82%、64%、96%。结论VI-RADS评分能够较准确地预测肌层浸润性膀胱癌,是一种有效的、有前途的术前预测肌层浸润性膀胱癌的方法。展开更多
文摘超声因其安全、无创、低价、方便等优点,成为甲状腺结节检测的首选方法,目前国内外有数个版本甲状腺影像报告和数据系统(Thyroid Imaging Reporting and Data System,TI-RADS)用于甲状腺结节恶性风险的分层管理。不同版本TI-RADS对同一甲状腺结节的分类及其是否需要进行细针穿刺活检(fine-needle aspiration biospy,FNAB)的建议存在差异。本文对各TI-RADS版本在甲状腺结节风险分层管理方面的应用、优势与局限性,以及其最新的研究进展进行了述评。
文摘目的本研究旨在探讨多参数MRI膀胱影像报告与数据系统(vesical imaging reporting and data system,VI-RADS)预测肌层浸润性膀胱癌的准确性。方法本研究涵盖了113名经过特殊膀胱磁共振成像(mpMRI)检测的病例。在评估过程中,由两位资深的放射学专家遵循VI-RADS系统的指导方针,独立完成了对影像资料的评分工作。通过t检验和卡方检验初步比较临床病理数据,再用多因素logistic回归模型来确定与肌层浸润性膀胱癌相关预测因素。本研究通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的分析方法,评估了VI-RADS评分系统在识别膀胱癌是否侵犯肌层方面的准确性。研究中计算了ROC曲线下的面积(area under the curve,AUC),以此来衡量诊断模型的整体性能。此外,根据不同的评分界限,我们进一步分析了诊断的敏感性(sensitivity)、特异性(specificity)、以及预测膀胱癌肌层浸润的阳性(positive predictive value,PPV)和阴性(negative predictive value,NPV)预测值。结果本研究共纳入113例患者,男91例,女22例。多变量logistic回归模型分析结果显示只有高的VI-RADS评分与肌层浸润性膀胱癌有关(优势比为8.56;P<0.001)。VIRADS评分ROC曲线下面积为0.91。VI-RADS评分根据不同的阈值来定义肌层浸润性膀胱癌。当把VI-RADS≥3设置为阈值时,敏感度、特异度、阳性预测值(positive predictive Value,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)分别为90%、78%、60%、96%。MIBC的分界点移至VIRADS≥4,则敏感度、特异度、PPV、NPV分别为90%、82%、64%、96%。结论VI-RADS评分能够较准确地预测肌层浸润性膀胱癌,是一种有效的、有前途的术前预测肌层浸润性膀胱癌的方法。
