摘要
目的：探讨O-RADS分类对超声评估卵巢附件肿块良恶性的应用价值，尝试对分类为O-RADS 4类者进行二次分类并联合ADNEX模型，获得改良后O-RADS的诊断效能，寻求提高预测卵巢附件肿块良恶性诊断效能的改良方法。 方法：回顾性分析2018年09月至2022年04月因卵巢附件肿块在我院行手术治疗或穿刺活检的患者，共182例。根据肿块大小、形态、成分、有无乳头状凸起及彩色血流评分等超声声像图特征进行传统O-RADS分类，并对九个可疑恶性肿瘤超声征象进行单因素分析，计算出O-RADS 2~5类卵巢附件肿块的恶性发生率。同时两名不同年资超声医师对随机抽取的122例病例分别进行O-RADS分类，将两者的O-RADS分类结果进行一致性评估。对其中分类为O-RADS 4类的病例再进行以计分形式的二次分类和运用ADNEX模型进行分类，以病理结果为金标准, 对传统O-RADS分类系统、改良后的O-RADS二次分类、ADNEX模型、改良后的O-RADS二次分类与ADNEX模型二者联合，分别绘制传统O-RADS分类及改良后的三种方法的受试者工作特征(ROC)曲线,获得曲线下面积(AUC)，计算约登指数,得出最佳截断值，并对比上述四种方法诊断卵巢附件肿块良恶性的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率、误诊率、漏诊率是否存在差异，P＜0.05为差异有统计学意义。 结果：182例患者术后病理结果：恶性病变50例，良性病变132例。其中O-RADS 2类共68例，1例为恶性（1/68）；O-RADS 3类共28例，1 例为恶性（1/28）；O-RADS 4类共60例，26为例恶性（26/60）；O-RADS 5类共26例，22例为恶性（22/26）。O-RADS 2、3、4、5类恶性率分别为1.5%、3.6%、43.3%、84.6%。不同年资超声医师对卵巢附件肿瘤进行O-RADS分类的诊断一致性评估kappa系数0.826，P＜0.001。绘制O-RADS 2~5分类受试者工作特征(ROC)曲线,由ROC曲线得到鉴别卵巢附件肿块良恶性的最佳截断值为O-RADS 4类。将O-RADS 4类和O-RADS 5类归为恶性组，O-RADS 2~3类归为良性组，传统O-RADS分类诊断卵巢附件肿块良恶性的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率、误诊率、漏诊率分别为96.0%、71.2%、55.8%、97.9%、78.0%、27.7%、4.0%。对其中归类为O-RADS 4类的60例病例进行二次分类，即O-RADS 4a类及O-RADS 4b类，将O-RADS 4b~5类归为恶性组，O-RADS 2~4a类归为良性组。O-RADS 4a类共29例， 21例为良性， 8例为恶性，恶性率为27.5%；O-RADS 4b类共31例， 13例为良性， 18例为恶性，恶性率为58.1%。对60例归类为O-RADS 4类者亦行ADNEX模型评估，以10%作为截断值，恶性风险≥10%归为恶性，＜10%则归为良性。其中，O-RADS 4类病例ADNEX模型恶性风险＜10%共23例，其中19例为良性，4例为恶性，恶性率为17.3%；O-RADS 4类病例ADNEX模型恶性风险≥10%共37例，其中15例为良性，22例为恶性，恶性率为59.4%。O-RADS 4类二次分类联合ADNEX模型，同时符合O-RADS 4b及ADNEX模型风险≥10%的归为恶性组，反之则为良性组，良性组共37例，其中28例为良性，9例为恶性，恶性率为24.3%；恶性组共23例，其中6例为良性，17例为恶性，恶性率为73.9%。O-RADS 4类二次分类、O-RADS 4类病例ADNEX模型及O-RADS 4类二次分类联合O-RADS 4类ADNEX模型诊断卵巢附件肿块的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率、误诊率、漏诊率分别为80.0%、88.0%、78.0%，87.1%、85.6%、92.4%，70.1%、69.8%、79.5%，92.0%、94.96%、91.7%，85.1%、86.2%、88.4%，12.8%、14.3%、7.5%，传统O-RADS与改良后3种方法的AUC分别为0.836、0.836、0.868、0.852，约登指数分别为0.672、0.671、0.736、0.704，但以上4种方法诊断效能比较差异无统计学意义。 结论：O-RADS 分类在不同年资医师间的一致性强，O-RADS分类能够较好地鉴别诊断卵巢附件良恶性肿块。以计分形式的O-RADS 4类二次分类， O-RADS 4 类 ADNEX 模型评估， O-RADS 4 类二次分类联合O-RADS 4类ADNEX模型对O-RADS 4类亚型的恶性率有一定影响，对恶性风险分层有一定帮助，但传统O-RADS分类与改良后的O-RADS 4类二次分类、O-RADS 4类ADNEX模型及O-RADS 4类二次分类联合O-RADS 4类ADNEX模型这四种方法预测卵巢附件恶性肿瘤诊断效能相当。
NETL