区分绝经后出血女性子宫内膜癌和内膜增生的超声预测模型

区分绝经后出血女性子宫内膜癌和内膜增生的超声预测模型WANG Li;GUO Yanping;ZHAO Juan;YANG Ting;YANG Xiaofeng
【摘要】目的分析绝经后出血(PMB)女性子宫内膜癌(EC)和子宫内膜增生的超声
影像学特点,建立区分EC和子宫内膜增生的超声预测模型. 方法选择2016-07-2019-01在西安交通大学第一附属医院就诊的PMB女性127例为研究对象,根据
患者诊断性刮宫的病理检查结果分为子宫内膜增生不伴非典型增生(EH)组(n=54)、子宫内膜非典型增生(AEH)组(n=42)和EC组(n=31),观察三组患者子宫内膜超声
影像学特点,建立一种简易方便的预测EC超声指标模型并进行分析.结果 EC组子宫内膜厚度显著高于EH组和AEH组(P＜0.05),EH组和AEH组内膜厚度比较差异无统计学意义(P＞0.05).EC组子宫内膜回声不均匀所占的比例显著高于EH组和
AEH组(P＜0.05),AEH组显著高于EH组(P＜0.05).三组间内膜与肌层分界线构成
比比较差异无统计学意义(P＞0.05).EC组子宫内膜血流显著丰富于EH组和AEH
组(P＜0.05),EH组和AEH组内膜血流比较差异无统计学意义(P＞0.05).以子宫内
膜厚度、回声、血流建立预测模型,EC组预测模型得分显著高于EH组和AEH组(P＜0.05),EH组和AEH组比较差异无统计学意义(P＞0.05).模型预测EC的ROC
曲线下面积为0.945(95％CI 0.908-0.982),截断值为8分,灵敏度为91.7％,特异度为83.9％,约登指数为0.756. 结论利用子宫内膜厚度、回声、血流建立了区分PMB女性EC和内膜增生的超声预测模型,该模型简便有效,值得临床关注.
【期刊名称】《山西医科大学学报》
【年(卷),期】2019(050)006
【总页数】5页(P817-821)
【关键词】绝经后出血;子宫内膜癌;子宫内膜增生;超声预测模型
【作者】WANG Li;GUO Yanping;ZHAO Juan;YANG Ting;YANG Xiaofeng 【作者单位】;;;;
【正文语种】中文
【中图分类】R737.33
绝经后女性是子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)的高发人群,占EC的70%-80%[1],而绝经后出血(postmenopausal bleeding,PMB)是其最常见的预警信号[2]。

目前对EC和癌前病变的诊断主要依据病史、结合B超测定子宫内膜厚度后进行诊断性刮宫或宫腔镜下内膜活检[3],但后两种方法均有创,特别是绝经后女性由于生殖器萎缩,增加了诊断性刮宫的困难和病人的疼痛感。

从子宫内膜增生不伴非典型增生(endometrial hyperplasia without atypia,EH)到子宫内膜非典型增生(atypical endometrial hyperplasia,AEH),再到子宫内膜癌是一个连续的病理变化过程。

研究表明[4],不同病理类型的子宫内膜增生发展为EC的进展时间不同,EH 癌变平均进展时间约为10年,AEH癌变平均进展时间约为4.1年。

因此,建立一种简易方便、快速有效的区分PMB女性子宫内膜增生和EC的超声预测模型有重要意义,可为临床进一步检查和治疗方案的选择提供参考。

1 资料与方法
1.1 研究对象
选择2016-07-01～2019-01-06在西安交通大学第一附属医院妇产科就诊的127例PMB女性为研究对象,患者年龄42-61岁,平均(54.89 ±8.76)岁。

入选标准:①年龄>40岁,且停经≥1年后阴道出血;②血清卵泡刺激素(follicle stimulating
hormone,FSH)≥40 mIU/ml;③有诊断性刮宫术的病理检查资料;④患者依从性好,
可进行随访。

排除标准:①全身凝血相关疾病或医源性因素引起的阴道出血;②宫颈
疾病、急性下生殖道感染或宫内节育器导致的出血;③使用激素补充治疗或雌激素
受体调节剂。

所有患者均详细记录一般资料,包括年龄、身体质量指数(body mass index,BMI)、生育史、绝经时间、阴道出血时间、既往疾病史等。

1.2 分组标准
患者在本院妇科门诊进行分段诊断性刮宫,送本院病理科进行子宫内膜病理学检查。

根据病理检查结果分为:EH组(n=54)、AEH组(n=42)、EC组(n=31)。

1.3 超声检查
使用美国GE Voluson E6/E8彩色多普勒超声仪对患者子宫和双侧附件区进行详细扫查,观察子宫内膜影像学特点,包括内膜厚度、回声、宫腔线是否可见、内膜与肌
层分界线、内膜血流。

1.4 观察指标
①子宫内膜厚度和回声。

②子宫内膜血流。

参照1990年Adler最初用于乳腺癌检查的血流分级标准:内膜未见血流信号视为0级,可见1-2处点状血流信号视为Ⅰ级,可见3-4处小血流或可见一条主要血管视为Ⅱ级,血流丰富、可见3条及以上血管
交织成网视为Ⅲ级。

该血流分级标准已被广泛应用于身体其他器官肿瘤的血流分级[5,6]。

③建立超声指标预测模型并分析其对区分子宫内膜增生和EC的预测价值,
包括灵敏度、特异度、截断值、约登指数。

1.5 统计学方法
数据采用SPSS 18.0统计软件进行分析,计量资料先行正态分布检验,符合正态分布者采用均数±标准差表示,多组间比较采用方差分析,两组间比较采用t检验,不符合
正态分布者采用Mann-Whitney U检验。

计数资料采用例数(百分比)的形式表示,组间比较采用卡方检验。

受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic
curve,ROC)以及曲线下面积(area under curve,AUC)分析超声指标模型对EC的
诊断价值,以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果
2.1 子宫内膜增生与EC患者基础资料比较
三组患者年龄、BMI、阴道出血时间、绝经时间、孕次、产次、高血压患病率、糖尿病患病率比较差异均无统计学意义(P >0.05,见表1)。

2.2 子宫内膜增生与EC的超声影像学特点
本研究观察了PMB女性诊断性刮宫病理检查结果与患者初次就诊时子宫内膜的超声影像学特点,结果显示诊断性刮宫病理检查为EH的内膜厚度为(6.62 ±0.92)mm、回声尚均匀,与肌层分界线可见(见图1A)。

AEH内膜厚度为(7.69 ±1.95)mm、回
声欠均匀,与肌层分界线可见(见图1B)。

EC表现为内膜厚度为(12.24 ±2.36)mm,
回声不均匀,内见散在的液性暗区,与肌层分界线不清(见图1C)。

表1 三组患者基础资料比较Table 1 Comparison of basic data of the patients between the three 组别n年龄(岁)BMI(kg/m2)阴道出血时间(d)绝经时间(年)孕
次产次高血压[例(%)]糖尿病[例(%)]EH组
5453.16±4.2522.15±3.7415.26±3.384.37±1.054.93±1.012.64±0.965(9.26)4( 7.41)AEH组
4255.28±4.9021.48±4.0017.23±4.195.12±1.484.02±0.952.25±0.744(9.52)3( 7.14)EC组
3154.75±5.0122.91±4.2520.16±5.534.97±1.133.35±0.891.99±0.87 4(12.90) 5(16.13)F/χ20.3381.0251.7500.4691.1251.0310.3192.141P0.6940.1070.0960. 5530.0980.1020.8520.343
A.子宫内膜增生不伴非典型增生
B.子宫内膜非典型增生
C.子宫内膜癌图1 不同子
宫内膜病理类型的超声表现(箭头标记的是子宫内膜)Figure 1 Ultrasonic
characteristics of different endometrial pathology types(arrow marks the endometrium)
2.3 子宫内膜增生与EC的超声指标比较
EC组子宫内膜显著厚于EH组和AEH组(P<0.05),EH组和AEH组内膜厚度比较差异无统计学意义(P >0.05)。

EC组子宫内膜回声不均匀所占的比例显著高于EH 组和AEH组(P<0.05),AEH组显著高于EH组(P<0.05)。

三组间内膜与肌层分界线构成比比较差异无统计学意义(P >0.05)。

EC组子宫内膜血流显著丰富于EH组和AEH组(P<0.05),EH组和AEH组内膜血流比较差异无统计学意义(P >0.05,见表2)。

表2 子宫内膜增生与EC的超声指标比较Table 2 Comparison of ultrasonic indexes between endometrial hyperplasia and EC组别n子宫内膜厚度(mm)子宫内膜回声[例(%)]均匀不均匀内膜与肌层分界线[例(%)]可见不清内膜血流分级[例(%)]0级Ⅰ级Ⅱ级Ⅲ级 EH组
547.23±1.0237(68.52)17(31.48)20(37.04)34(62.96)10(18.52)39(72.22)4(7.41) 1(1.85) AEH组428.96±2.0317(40.48)25(59.52)∗13(30.95)29(69.05)
7(16.67)24(57.14) 8(19.05)3(7.14) EC组
3112.38±2.45∗#4(12.90)27(87.10)∗#6(19.35)25(80.65)2(6.45)9(29.03)13(41.
94)7(22.58)∗#
与EH组比较,* P<0.05;与AEH组比较,#P<0.05
2.4 EC超声指标赋值评分
根据本研究结果,子宫内膜厚度、回声、血流与EC有关,对以上三种指标赋值评分建立预测模型(见表3),总分3-10分,分值越高,EC风险越大。

2.5 模型评分对预测EC的价值
EH组预测模型得分为(4.53 ±1.12)分,AEH组为(6.46 ±1.25)分,EC组为(8.18
±1.37)分,EC组显著高于EH组(t=3.565,P=0.012)和AEH组
(t=2.697,P=0.044),EH组和AEH组比较差异无统计学意义(t=1.842,P=0.053)。

通过ROC曲线分析显示模型得分预测EC的ROC曲线下面积为0.945(95%CI 0.908-0.982),模型评分预测的截断值为8分,灵敏度为91.7%,特异度为83.9%,约登指数为0.756(见图2)。

表3 EC超声指标赋值评分Table 3 Assignment score of ultrasonic index for EC 指标赋值评分(分)子宫内膜厚度(mm) ≤5 mm1 >5-10 mm2 >10-15
mm3 >15 mm4内膜回声均匀1 不均匀2内膜Alder血流分级 0级1 Ⅰ级2 Ⅱ级3 Ⅲ级4总分 3-10
图2 超声指标建立预测EC模型的ROC曲线Figure 2 ROC curves of predictive model for EC established by ultrasonic index
3 讨论
EC是女性生殖道第二大肿瘤,在我国位居宫颈癌之后,但在一些发达城市和地区,EC 的发病趋势和比例类似欧美发达地区,跃居女性生殖道恶性肿瘤首位[7]。

PMB最常见的原因是子宫内膜病变,其次为宫颈、阴道等病变,其中以EC对女性健康危害最大。

近几年随着对EC筛查的不断研究,子宫内膜细胞学检查已逐渐应用于临床[8,9]。

然而,目前国内外尚无统一的子宫内膜细胞学诊断标准。

经阴道超声作为一种无创、经济的检查方法,多年来是EC最基本的筛查方法。

对PMB患者超声检查子宫内膜厚度是最早用来预测EC的指标,但多项研究证实其具有一定的局限性。

Timmermans等[10]的一项Meta分析结果显示,部分EC患者内膜厚度不足5 mm,该研究者建议PMB的妇女中使用3 mm的临界值来排除子宫内膜癌。

Breijer等[11]选择了32项研究共11 100名PMB的女性对子宫内膜厚度诊断内膜增生和EC进行Meta分析,结果显示,以子宫内膜厚度筛查EC和AEH缺乏合理性。

本研究观察了PMB女性诊断性刮宫病理检查结果与患者初次就诊时子宫内膜的超声影像学特点之间的关系,结果发现随着病程进展,子宫内膜逐渐增厚,回声不均匀,与肌层分界线欠清。

近几年,子宫动脉血流、内膜体积和血管化指数对预测EC的价值受到关注和研究[12]。

Makled等[13]研究发现子宫螺旋动脉血流的搏动指数(pulsatility index,PI)和阻力指数(resistance index,RI)可有助于区分子宫内膜良恶性病变。

然而,子宫动脉是供应整个子宫的血流参数,反映了子宫整体血供的状态而
不能精准地反映内膜区的血供状态,故本研究选择的是内膜中的血流,并按照血流丰
富程度进行分级,较为准确地反映了内膜中新生血管的情况,通过对三组患者的超声
指标统计分析后发现,EC组子宫内膜厚度显著高于EH组和AEH组(P<0.05),EC组子宫内膜回声不均匀所占的比例显著高于EH组和AEH组(P<0.05),EC组子宫内
膜血流显著丰富于EH组和AEH组(P<0.05),以上结果与之前文献报道一致[14,15]。

EC的发生是子宫内膜上皮细胞在多种因素作用下细胞失去正常的生长增殖规律而
发生癌变,同时癌症发生会伴随有血管异常增生,以支持肿瘤生长和浸润转移。

本研
究不仅检测子宫内膜厚度,同时关注了内膜回声和血流,将上述指标综合分析并建立
预测模型,得分越高,EC的风险越大,结果发现EH组预测模型得分显著高于EH组和AEH组(P<0.05),EH组和AEH组比较差异无统计学意义(P >0.05)。

模型预测EC
的ROC曲线下面积为0.945(95%CI 0.908-0.982),截断值为8分,灵敏度为91.7%,特异度为83.9%,约登指数为0.756,结果提示超声指标模型对PMB女性EC有较好的预测价值,但尚不能区分EH和AEH。

此外,本研究三组患者间内膜与肌层分界线构成比比较差异无统计学意义(P >0.05),提示超声对于EC肌层浸润的判断有局限性。

综上所述,本研究建立的超声指标预测模型对于区分PMB女性EC和内膜增生有一定的价值,实用性强,操作简单方便,有利于快速判断EC的风险,但本研究模型的准确性尚需多中心大样本的研究论证。

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