Chẩn đoán hình ảnh u đường bài xuất hệ tiết niệu cao

About this capture

Alexa Crawls

Alexa Crawls

U đường bài xuất hệ tiết niệu ñoạn cao (đài bể thận và niệu quản) là bệnh hiếm gặp với tần xuất khoảng 1-2 ca/100000 dân. Bệnh thường gặp ở lớp tuổi > 60. Tỷ lệ nữ/nam khoảng 1/3 – 4 [4,6]. Chẩn đoán sớm bệnh này ở nước ta còn nhiều khó khăn. Nghiên cứu này nhằm mục tiêu:
–    Mô tả các dấu hiệu siêu âm, chụp niệu ñồ tĩnh mạch và chụp cắt lớp vi tính của u ñường bài xuất tiết niệu cao.
–    ðánh giá giá trị của siêu âm, chụp niệu ñồ tĩnh mạch và chụp cắt lớp vi tính trong  chẩn ñoán u đường bài xuất tiết niệu cao  và góp phần ñưa ra chiến lược chẩn đoán  sớm căn bệnh này.
II.    ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
Thực hiện nghiên cứu hồi cứu các bệnh nhân từ 1/2006 ñến 9/2009, ñược làm siêu âm, chụp niệu ñồ tĩnh mạch (UIV), chụp cắt lớp vi tính (CLVT) và phẫu thuật tại Bệnh viện Việt ðức với chẩn ñoán hình ảnh và/ hoặc chẩn ñoán mô bệnh học giải phẫu bệnh là u ñường bài xuất. Loại trừ những đối tượng không đủ theo tiêu chuẩn chọn trên.
1.    Các biến số nghiên cứu
–    đặc ñiểm về tuổi, giới.
–    Một số triệu chứng lâm sàng: ñái máu, ñái rắt,ñau quặn thận, ñau lưng…
–    Các dấu hiệu siêu âm (vị trí u, cấu trúc u, giãn ñường bài xuất…).
–    Các dấu hiệu chụp niệu ñồ tĩnh  mạch (hình khuyết, hẹp, chức năng thận…).
–    Các dấu hiệu của chụp cắt lớp vi tính (vị
trí u, tỷ trọng u, bờ u, tính chất ngấm thuốc, giãn trên vị trí bít tắc, xâm lấn lân cận, di căn…)
–    Các biến số kết quả phẫu thuật và  giải phẫu mô bệnh học.
2.    Xử lý số liệu
–    Các biến số về ñặc ñiểm, dấu hiệu hình ảnh tính theo tỷ lệ %.
–    Các biến số chẩn ñoán hình ảnh ñối chiếu với kết quả mô bệnh học xác ñịnh ñộ nhạy, ñộ ñặc hiệu, giá trị dự báo dương tính, âm tính và ñộ chính xác của phương pháp  ñược sử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 13.0.
U đường bài xuất tiết niệu cao (ñài bể thận và niệu quản) chiếm khoảng 5% các u biểu mô ñường niệu  (1-2 trường hợp/ 100000 dân/năm). Chẩn ñoán xác ñịnh và phân biệt các u này thường dựa vào siêu âm, chụp niệu ñồ tĩnh mạch và/hoặc chụp cắt lớp vi tính. Mnc tiêu: Tìm hiểu các dấu hiệu hình ảnh của u ñường bài xuất tiết niệu cao và xác ñịnh giá trị chẩn ñoán của các phương pháp chẩn ñoán hình ảnh. ðoi tu¤ng và phuơng pháp: 62 bệnh nhân ñược chẩn ñoán là u đường bài xuất tiết niệu cao từ 1/2006 ñến 9/2009 tại bệnh viện Việt ðức. Các dữ liệu chẩn ñoán hình ảnh được so sánh ñối chiếu với phẫu thuật và giải phẫu bệnh. Ket quá:  ðộ nhạy của chụp cắt lớp vi tính: 93,50 %, giá trị dự báo dương tính: 82,69 % và giá trị dự báo âm tính là 50%. Siêu âm là kỹ thuật ñược chọn ñầu tiên trong thăm dò bệnh lý này. Khả năng chẩn ñoán u ñường bài xuất của chụp niệu ñồ tĩnh mạch còn hạn chế. Ket lu¾n: Chụp cắt lớp vi tính chẩn ñoán tốt bệnh lý này. Chụp đường bài xuất tiết niệu cao ngược dòng là rất cần thiết trong trường hợp chụp niệu đồ tĩnh mạch thất bại. Chải rửa tìm tế bào ác tính trong soi niệu quản hoặc hướng dẫn dưới màn tăng sáng để chẩn đoán sớm.

U đường bài xuất hệ tiết niệu ñoạn cao (đài bể thận và niệu quản) là bệnh hiếm gặp với tần xuất khoảng 1-2 ca/100000 dân. Bệnh thường gặp ở lớp tuổi > 60. Tỷ lệ nữ/nam khoảng 1/3 – 4 [4,6]. Chẩn đoán sớm bệnh này ở nước ta còn nhiều khó khăn. Nghiên cứu này nhằm mục tiêu:
–    Mô tả các dấu hiệu siêu âm, chụp niệu ñồ tĩnh mạch và chụp cắt lớp vi tính của u ñường bài xuất tiết niệu cao.
–    ðánh giá giá trị của siêu âm, chụp niệu ñồ tĩnh mạch và chụp cắt lớp vi tính trong  chẩn ñoán u đường bài xuất tiết niệu cao  và góp phần ñưa ra chiến lược chẩn đoán  sớm căn bệnh này.
II.    ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
Thực hiện nghiên cứu hồi cứu các bệnh nhân từ 1/2006 ñến 9/2009, ñược làm siêu âm, chụp niệu ñồ tĩnh mạch (UIV), chụp cắt lớp vi tính (CLVT) và phẫu thuật tại Bệnh viện Việt ðức với chẩn ñoán hình ảnh và/ hoặc chẩn ñoán mô bệnh học giải phẫu bệnh là u ñường bài xuất. Loại trừ những đối tượng không đủ theo tiêu chuẩn chọn trên.
1.    Các biến số nghiên cứu
–    đặc ñiểm về tuổi, giới.
–    Một số triệu chứng lâm sàng: ñái máu, ñái rắt,ñau quặn thận, ñau lưng…
–    Các dấu hiệu siêu âm (vị trí u, cấu trúc u, giãn ñường bài xuất…).
–    Các dấu hiệu chụp niệu ñồ tĩnh  mạch (hình khuyết, hẹp, chức năng thận…).
–    Các dấu hiệu của chụp cắt lớp vi tính (vị
trí u, tỷ trọng u, bờ u, tính chất ngấm thuốc, giãn trên vị trí bít tắc, xâm lấn lân cận, di căn…)
–    Các biến số kết quả phẫu thuật và  giải phẫu mô bệnh học.
2.    Xử lý số liệu
–    Các biến số về ñặc ñiểm, dấu hiệu hình ảnh tính theo tỷ lệ %.
–    Các biến số chẩn ñoán hình ảnh ñối chiếu với kết quả mô bệnh học xác ñịnh ñộ nhạy, ñộ ñặc hiệu, giá trị dự báo dương tính, âm tính và ñộ chính xác của phương pháp  ñược sử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 13.0.
U đường bài xuất tiết niệu cao (ñài bể thận và niệu quản) chiếm khoảng 5% các u biểu mô ñường niệu  (1-2 trường hợp/ 100000 dân/năm). Chẩn ñoán xác ñịnh và phân biệt các u này thường dựa vào siêu âm, chụp niệu ñồ tĩnh mạch và/hoặc chụp cắt lớp vi tính. Mnc tiêu: Tìm hiểu các dấu hiệu hình ảnh của u ñường bài xuất tiết niệu cao và xác ñịnh giá trị chẩn ñoán của các phương pháp chẩn ñoán hình ảnh. ðoi tu¤ng và phuơng pháp: 62 bệnh nhân ñược chẩn ñoán là u đường bài xuất tiết niệu cao từ 1/2006 ñến 9/2009 tại bệnh viện Việt ðức. Các dữ liệu chẩn ñoán hình ảnh được so sánh ñối chiếu với phẫu thuật và giải phẫu bệnh. Ket quá:  ðộ nhạy của chụp cắt lớp vi tính: 93,50 %, giá trị dự báo dương tính: 82,69 % và giá trị dự báo âm tính là 50%. Siêu âm là kỹ thuật ñược chọn ñầu tiên trong thăm dò bệnh lý này. Khả năng chẩn ñoán u ñường bài xuất của chụp niệu ñồ tĩnh mạch còn hạn chế. Ket lu¾n: Chụp cắt lớp vi tính chẩn ñoán tốt bệnh lý này. Chụp đường bài xuất tiết niệu cao ngược dòng là rất cần thiết trong trường hợp chụp niệu đồ tĩnh mạch thất bại. Chải rửa tìm tế bào ác tính trong soi niệu quản hoặc hướng dẫn dưới màn tăng sáng để chẩn đoán sớm.


Chẩn đoán hình ảnh u đường bài xuất hệ tiết niệu cao “


   

IDM

( TẮT NÓ TRƯỚC KHI TẢI TÀI LIỆU )

KHI CÓ LỖI LIÊN QUAN ĐẾN NẠPTRỪ ĐIỂM, TÀI LIỆU CHỈ CÓ MỘT PHẦN XIN VUI LÒNG LIÊN HÊ BỘ PHẬN HỖ TRỢ.

NẠP

TRỪ

CHỈ CÓ MỘT PHẦN

( 24/24H )

( 8AM – 8PM )

|

|

|

|

|