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住院醫師規范化培訓學員應用IOTA簡單法則判斷卵巢腫瘤良惡性的價值研究

2020-08-21 08:52:27王曉嫚倪娟唐棟黃國慶宗珍高楓
中國現代醫生 2020年17期

王曉嫚 倪娟 唐棟 黃國慶 宗珍 高楓

[摘要] 目的 探討IOTA簡單法則在住院醫師規范化培訓中的臨床應用價值。 方法 回顧分析2015年1月~2019年12月經杭州師范大學附屬醫院確診的101例卵巢腫瘤超聲征象,對比應用IOTA簡單法則與不應用IOTA簡單法則的住培學員判斷卵巢腫瘤性質的準確率。 結果 (1)應用IOTA簡單法則的學員診斷結果符合率(88.98%)明顯高于不應用IOTA簡單法則的學員診斷結果符合率(50.61%),兩者間有統計學意義。(2)應用IOTA簡單法則的學員診斷結果符合率(88.98%)接近多年資主治醫師診斷結果符合率(91.09%),兩者間無統計學意義。 結論 IOTA簡單法則對卵巢腫瘤性質判斷的敏感性、特異性均較高,能夠提高住院醫師規范化培訓學員這一類臨床經驗較少的低年資醫生診斷能力。

[關鍵詞] 住院醫師;IOTA;卵巢腫瘤;超聲醫學

[中圖分類號] R737.31? ? ? ? ? [文獻標識碼] B? ? ? ? ? [文章編號] 1673-9701(2020)17-0157-04

Study on the value of IOTA simple rule in judging benign and malignant ovarian tumors in standardized training residents

WANG Xiaoman1? ?NI Juan2? ?TANG Dong3? ?HUANG Guoqing1? ?ZONG Zhen1? ?GAO Feng1

1.Department of Ultrasound Medicine, the Affiliated Hospital of Hangzhou Normal University, Hangzhou? ?310015, China;

2.Department of Obstetrics and Gynecology, the Affiliated Hospital of Hangzhou Normal University, Hangzhou? ?310015, China; 3.Department of Medical Imaging, the Affiliated Hospital of Hangzhou Normal University, Hangzhou? ?310015,China

[Abstract] Objective To explore the clinical application value of IOTA simple rules in the standardized training of residents. Methods 101 ultrasound signs of ovarian tumors diagnosed in the Affiliated Hospital of Hangzhou Normal University from January 2015 to December 2019 were retrospectively analyzed. The accuracy of judging the nature of ovarian tumors by IOTA simple rule and non-IOTA simple rule between the students was compared. Results (1)The coincidence rate of the diagnostic results of the students applying the IOTA simple rule(88.98%) was significantly higher than that of the students who did not apply the IOTA simple rule(50.61%),and the difference was statistically significant. (2)The coincidence rate of diagnosis results(88.98%) of students applying IOTA's simple rule was close to the that of multi-year doctors(91.09%), and there was no statistical significance between the two. Conclusion The simple rule of IOTA has high sensitivity and specificity for the judgment of the nature of ovarian tumors, which can improve the diagnostic ability of resident doctors with less clinical experience such as standardized training students.

[Key words] Resident; IOTA; Ovarian tumor; Ultrasound medicine

卵巢惡性腫瘤種類繁多且表現多種多樣,對于臨床初學者來說,明確診斷較為困難,在住院醫師規范化培訓教學中一直是一個難點。如何有效提高學員對卵巢腫瘤的診斷能力是超聲醫學專業帶教老師一直在探討的問題。

IOTA[1-3](The International Ovarian Tumor Analysis)是迄今為止基于超聲醫學診斷卵巢腫瘤的最大型的國際多中心研究。它的目的是建立一套堅實可靠的評價系統,在術前準確判斷卵巢腫瘤的良惡性,使非婦產科超聲專業的醫師可以獲得與專家醫師相同的診斷效果。IOTA包括惡性風險模型(RMI)、回歸模型(LR)、簡單法則(Simple rules)和附件模型(ADNEX Modle)四種,其中Simple rules[4,5]是最簡便易學,也是目前應用最廣泛的,最適合初學者應用的模型。

本文將IOTA Simple rules模型引入住院醫師規范化培訓教學過程中,回顧性分析5年來經我院診斷并手術證實的卵巢腫瘤聲像圖資料,對比學員應用IOTA Simple rules模型和不應用IOTA Simple rules模型對卵巢腫瘤的診斷與病理診斷符合率,以及學員應用IOTA Simple rules模型與高年資醫生診斷符合率,研究將IOTA Simple rules模型引入住院醫師規范化培訓教學中,探討IOTA Simple rules模型對提高學員診斷卵巢腫瘤良惡性的應用價值。

1 資料與方法

1.1一般資料

選擇2015年1月~2019年12月在我院行超聲檢查發現卵巢腫瘤并經手術及病理證實的101例卵巢腫瘤患者,其中良性腫瘤59例(內異囊腫17例,黏液性囊腺瘤1例,成熟畸胎瘤23例,漿液性囊腺瘤5例,纖維瘤6例,卵巢甲狀腺腫1例,卵泡膜細胞瘤6例),惡性腫瘤37例(黏液性囊腺癌3例,漿液性囊腺癌19例,未成熟畸胎瘤3例,無性細胞瘤1例,內胚竇瘤3例,透明細胞癌1例,轉移瘤3例,顆粒細胞瘤4例),交界性腫瘤5例(均為漿液性囊腺瘤)。患者年齡19~72歲,平均(50.0±1.8)歲。

選擇住院醫師規范化培訓第三年學員10名,其中男生4名,女生6名,碩士研究生3名,本科生7名,隨機分成實驗組和對照組,同時邀請3名擔任主治醫師3年以上的超聲科診斷醫師(多年資主治醫師)參與本次研究。

1.2方法

設備:超聲儀器采用本科室近5年采購的國內外主流品牌和型號超聲診斷儀,經陰道腔內探頭頻率5.0~7.5 MHz,經腹部探頭頻率3.5~4.0 MHz。

研究方法:采用雙盲法,分別請實驗組和對照組學員和高年資醫師回顧分析所有病例聲像圖,進行良惡性判斷,與術后病理結果對比,并計算診斷的符合率,分別對比實驗組與對照組的診斷與病理結果的符合率、實驗組與高年資主任醫師診斷與病理結果的符合率。研究應用IOTA Simple rules 對于提高學員對卵巢腫瘤良惡性判斷的準確率的效果。

1.3觀察指標

IOTA Simple rules規定了五個良性特征(B1單房囊性;B2存在實性部分,且實性部分高度≤7 mm;B3伴有聲影;B4多房性囊腫且最大徑<100 mm;B5彩色多普勒無明顯血流信號)和五個惡性特征(M1不規則實性腫瘤;M2伴有腹腔積液;M3腫瘤內乳頭狀結構個數≥4個;M4不規則多房實體腫瘤且最大徑>100 mm;M5彩色多普勒有明顯血流信號),針對可能存在爭議的部分,達成幾點共識。

(1)囊性腫塊內壁有突起,突起高度<3 mm,認為內壁不光滑;突起高度>3 mm,認為該囊性腫塊存在實性部分。(2)腫塊完全呈實性或80%以上呈實性,稱為實性腫塊。(3)分隔從一側連到另一側稱為完全分隔,否則為不完全分隔。(4)單方囊腫是指囊腫內無分隔或有不完全分隔的囊腫。(5)多房囊腫是指存在一個或以上完全分隔的囊腫。(6)單房囊實性腫塊:單房囊性腫塊中至少有一枚以上高度>3 mm的突起。(7)多房囊實性腫塊:囊性腫塊內存在至少一個完全分隔,有至少一枚>3 mm的突起。

1.4統計學方法

所得數據應用統計學軟件SPSS 13.0進行處理,統計實驗組與對照組診斷卵巢良惡性腫瘤的例數及符合率,進行對比分析,采用χ2檢驗,P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

實驗組學員回顧所有卵巢腫瘤超聲影像特征并應用IOTA Simple rules模型分析圖像,對病灶良惡性進行診斷。結果如下:(1)惡性38例,良性55例,不確定型8例,與病理結果符合率88.98%。(2)對照組學員不應用IOTA Simple rules模型,僅分析卵巢腫瘤超聲影像特征,對病灶良惡性進行診斷。結果如下:惡性51例,良性37例,不確定型13例,與病理結果符合率50.61%。(3)多年資主治醫師不應用IOTA Simple rules模型,僅分析卵巢腫瘤超聲影像特征,對病灶良惡性進行診斷,結果如下:惡性40例,良性57例,不確定型4例,與病理結果符合率為91.09%。見表1~3。

3討論

卵巢惡性腫瘤是常見的女性生殖系統惡性腫瘤[6,7],在婦科惡性腫瘤中發病率僅次于宮頸癌和子宮內膜癌,但其死亡率高居第1位[8,9]。這主要是由于卵巢腫瘤多位于盆腔較深位置,早期癥狀無特異性,易被忽略,腫瘤生長速度快,多數卵巢惡性腫瘤確診時已經達到Ⅱ期以上[10,11],錯過了最佳治療時間。有報道稱Ⅱ期卵巢惡性腫瘤患者五年生存率僅為5%~30%[12],而Ⅰ期卵巢惡性腫瘤患者的五年生存率可提升至70%以上[13],因此,提高對卵巢惡性腫瘤的診斷水平,盡早發現并作出正確的判斷,早期采取合理的治療手段,對改善患者預后具有非常重要的臨床意義。

雖然近年來CT、MRI等影像學檢查已較多應用于婦科疾病的檢查,但超聲檢查作為卵巢腫瘤發現和診斷的首選篩查手段,仍不可替代[14,15]。傳統超聲檢查判斷卵巢腫瘤的良惡性對超聲診斷醫生的技術水平和經驗的依賴性較大,不同年資的超聲醫生得出的診斷差異往往較大[16,17],尤其是處于住院醫師規范化培訓階段的初學者在卵巢良惡性腫瘤的超聲診斷中往往存在較大困惑。

基于上述原因,超聲國際卵巢腫瘤研究組在2008年提出了IOTA簡單法則(Simple rules)[18],目的在于提高不同專業不同年資的超聲醫生對卵巢腫瘤良惡性判斷的準確性,減少因醫生技術水平和經驗的差異引起的誤診。IOTA是以超聲為基礎的關于卵巢腫瘤的國際多中心研究項目,主要包括對卵巢腫瘤標準化的超聲術語(描述)和判斷腫瘤性質的模型(準則)[19,20],其最具代表性的模型主要有Logistic回歸模型(LR)和簡單法則(Simple rules)。而這其中簡單法則(Simple rules)以超聲形態學特征為主,定義明確,診斷客觀簡便,讓初學者也可以一一對照各項指標進行診斷,成為目前在臨床應用度和接受度最為廣泛的一種模型。卵巢良惡性腫瘤在超聲影像學的鑒別診斷上主要依靠以下征象,包括腫瘤的大小、形態、邊界、壁的厚薄、構成腫瘤的成分(囊性、囊實性、實性)所占比例,腫瘤內的分隔多少及分隔的厚薄等等,而實際檢查過程中,這些錯綜復雜的征象往往很少表現出其特異性或典型一面,這就需要我們更為深入地抓住腫瘤的影像細節來分析,反復的歸納及總結換取診斷經驗,這對于尚處在住院醫師規范化培訓階段的學員來說實為困惑,雖然不提倡揠苗助長,但是如何指導其將這些超聲影像診斷的征象特點合理的運用到實際操作診斷中而少走彎路,需要深入探討。超聲國際卵巢腫瘤研究組制定的IOTA Simple rules,將卵巢腫瘤的超聲征象細劃了五個良性特征(B1單房囊性;B2存在實性部分,且實性部分高度≤7 mm;B3伴有聲影;B4多房性囊腫且最大徑<100 mm;B5彩色多普勒無明顯血流信號)和五個惡性特征(M1不規則實性腫瘤;M2伴有腹腔積液;M3腫瘤內乳頭狀結構個數≥4個;M4不規則多房實體腫瘤且最大徑>100 mm;M5彩色多普勒有明顯血流信號)。該法則非常全面的將卵巢良惡性腫瘤的聲像圖特點進行了總結及分類,減少了因經驗不足而誤診,更為重要的是該法則指導診斷醫生更加深入地對卵巢良惡性腫瘤影像學的認知及掌握。因此,本研究將IOTA Simple rules引入到住院醫師規范化培訓教學中,研究結果發現規培學員應用該方法判斷卵巢腫瘤的良惡性,與病理結果對比,其診斷符合率為88.98%,相對于未應用該方法的規培學員在診斷符合率上具有明顯的統計學差異(P<0.05),相對于未應用該方法的多年資主治醫師診斷符合率無明顯統計學差異(P>0.05);而未應用該方法的規培學員診斷符合率明顯低于多年資主治醫師(P<0.05)。由此可見,IOTA Simple rules對卵巢腫瘤診斷的敏感性、特異性均較高,有效地減少了因技術水平和經驗的差異造成的誤診,大大提高了影像診斷水平。

本研究表明,應用IOTA簡單法則可以明顯提高住院醫師規范化培訓學員判斷卵巢腫瘤良惡性的準確率。IOTA Simple rules可以作為一種標準化的診斷模型應用于住院醫師規范化培訓卵巢腫瘤的教學中,這將對缺乏臨床經驗的住院醫師規范化培訓學員有效提高診斷卵巢腫瘤良惡性的準確率,具有重要的臨床價值。

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(收稿日期:2020-02-05)

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