Use of TI-RADS system in differential diagnosis of thyroid cancer

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To evaluate the effectiveness of ultrasound classification of thyroid palpable abnormalities using TI-RADS system for thyroid cancer detection in the Chuvash Republic.

Methods. The study is based on the results of examining of 296 patients (study group) with thyroid palpable abnormalities. All patients from the study group had multi-parametric ultrasound imaging performed using modern methods and techniques (B-mode, color and power Doppler mapping). Based on ultrasound data received, signs of malignancy of thyroid palpable abnormalities by TI-RADS system were identified. Data from ultrasound protocols were compared with cytological and morphological findings. Fine needle biopsy was used as «gold standard» for the diagnosis of thyroid cancer.

Results. All patients from study group were divided according to echographic characteristics into 4 subgroups by TI-RADS scale: TI-RADS 3, TI-RADS 4a, TI-RADS 4b, TI-RADS 5. Out of the total number of patients thyroid cancer in TI-RADS 3 subgroup was determined in 14 (4.7%) cases, TI-RADS 4a - in 36 (12.2%), TI-RADS 4b - in 66 (29.1%), TI-RADS 5 - in 160 (54.0%) cases. Among patients from TI-RADS 3 subgroup papillary cancer was detected in 6.7% (11) cases, follicular cancer - in 2.5% (3); in TI-RADS 4a subgroup papillary carcinoma was detected in 61.1% of cases, follicular cancer - in 36.1%, medullary cancer - in 2.8%; in TI-RADS 4b in 76.4% of cases papillary carcinoma was detected, in 31.4% - follicular cancer and in 1.2% - medullary cancer; in TI-RADS 5 subgroup in 46.3% of cases papillary carcinoma was detected, in 46.9% - follicular cancer, in 5.6% - medullary cancer and in 1.3% - anaplastic carcinoma was detected.

Conclusion. Suggested TI-RADS classification makes it possible to standardize thyroid ultrasound protocol; introduction of TI-RADS classification into algorithm of early radiological diagnosis of thyroid cancer allows improving thyroid cancer diagnosis.

About the authors

L A Timofeeva

I.N. Ulianov Chuvash State University

Author for correspondence.
Email: adabai@mail.ru
Cheboksary, Russia

T N Aleshina

I.N. Ulianov Chuvash State University

Email: adabai@mail.ru
Cheboksary, Russia

References

  1. Валдина Е.А. Заболевания щитовидной железы. 3-е изд. СПб.: Питер. 2006; 368 с.
  2. Российские клинические рекомендации. Эндокринология. Под ред. И.И. Дедова, Г.А. Мельничеко. М.: ГЭОТАР-Медиа. 2016; 592 с.
  3. Сенча А.Н. Ультразвуковая визуализация злокачественных опухолей щитовидной железы. Ультразвук. и функционал. диагностика. 2008; (2): 20-29.
  4. Thyroid cancer incidence statistics. Cancer Research UK. http://www.cancerresearchuk.org/cancer-info/cancertats/types/thyroid/incidence/uk-thyroid-cancer-incidence-statistics (access date: 15.05.2017).
  5. Статистический ежегодник Чувашской Республики. 2015 год. http://statrep.chuvash.gks.ru/Bgd/Free/WEBGOD/Main.htm (дата обращения: 14.04.2017).
  6. Состояние онкологической помощи населению России в 2014 году. Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИРЦ» Минздрава России. 2015; 236 c.
  7. Тимофеева Л.А., Диомидова В.Н., Воропаева Л.А. и др. Сравнение диагностической ценности лучевых методов визуализации при узловых образованиях щитовидной железы. Мед. альманах. 2012; (4): 120-123.
  8. Ванушко В.Э., Фадеев В.В. Узловой зоб. Эндокрин. хир. 2012; (4): 11-16.
  9. Нечаева О.Б. Эпидемиологическая структура при онкологических заболеваниях в Российской Федерации. Мед. алфавит. 2013; 1-2: 5-12.
  10. Котляров П.М., Харченко В.П., Александров Ю.К. Ультразвуковая диагностика заболеваний щитовидной железы. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Видар-М. 2009; 239 с.
  11. Сыч Ю.П. Современные возможности ультразвукового исследования в диагностике заболеваний щитовидной железы. Клин. и эксперим. тиреоидол. 2011; 7 (4): 19-26.
  12. Заболотская Н.В., Кондратова Г.М. Ультразвуковая диагностика заболеваний щитовидной железы. Практическое руководство по ультразвуковой диагностике. Общая ультразвуковая диагностика. М.: Видар-М. 2006: 607-636.
  13. Fernández Sánchez J. TI-RADS classification of thyroid nodules based on a score modified according to ultrasound criteria for malignancy. Rev. Argent. Radiol. 2014; 78 (3): 138-148. doi: 10.1016/j.rard.2014.07.015.
  14. Horvath E., Majlis S., Rossi R. et al. An ultrasonogram reporting system for thyroid nodules stratifying cancer risk for clinical management. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2009; 94 (5): 1748-1751. doi: 10.1210/jc.2008-1724.
  15. Мальчугина Е.Л., Диомидова В.Н. Система BI-RADS в радиоизотопной диагностике рака молочной железы методом планарной маммосцинтиграфии с применением компактного детектора. Мед. альманах. 2014; (1): 108-112.
  16. Фисенко Е.П. Применение классификации BI-RADS при ультразвуковом скрининге рака молочной железы. М.: ООО «Фирма СТРОМ». 2013; 32 с.
  17. Тимофеева Л.А., Алёшина Т.Н., Максимова А.В. Роль комплексного ультразвукового исследования в оценке первичного рака щитовидной железы в дооперационном периоде. Вестн. Чувашского ун-та. 2013; (3): 540-545.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

© 2017 Timofeeva L.A., Aleshina T.N.

Creative Commons License

This work is licensed
under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.




Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».