基于经阴道超声建立子宫内膜病变诊断评分系统

Establishment of diagnostic scoring system based on transvaginal ultrasound for endometrial lesions/Li Han, Qiao Suqing, Zhang Hong
Department of Obstetrics and Gynecology, The 981th Hospital of People’s Liberation Army Joint Service Support Force, Chengde 067000, China
Corresponding author: [Abstract] Objective: T o establish a scoring system based on transvaginal ultrasound for endometrium, and to analyze the diagnostic efficacy of this scoring. Methods: A total of 102 patients with endometrial lesions were selected from the 981th Hospital of the PLA Joint Service Support Force between November 2014 and June 2021. In these patients, 65 patients with benign lesions were included in the benign group and 37 patients with endometrial cancer were included in the malignant group according to the pathological test results. Endometrial thickness, endometrial echo, endometrial morphology, endometrial boundary, blood flow signal, uterine effusion and resistance index (RI) type were measured by transvaginal ultrasound. The factors related to benignly and malignantly endometrial lesions were analyzed by multivariate Logistic regression, and then a scoring system was established based on above results. Results: Univariate analysis showed that endometrial thickness, endometrial morphology, endometrial boundary, blood flow signal, uterine effusion and RI type were potential predictive factors of endometrial malignant lesions (x 2=10.962, 6.048, 16.825, 28.488, 4.025, 60831, P <0.05), respectively. The results of multivariate Logistic regression showed that endometrial thickness, endometrial morphology, endometrial boundary, blood flow signal and RI type were the dependently predictive factors of endometrial cancer (OR =3.622, 2.144, 5.962, 3.028, 2.633, P <0.01). The ultrasound sign score scale was used to calculate the sum of the scores of benign and malignant groups, and the drawn receiver operating characteristic (ROC) indicated that the area under curve (AUC) of scoring system was 0.802 in diagnosing endometrial cancer, which indicated that the rating table had moderate accuracy in judging the benign and malignant endometrium. When 4 scores were used as the cut-off point, the corresponding correct diagnosis index (Y ouden index) was 0.65, and the sensitivity, specificity and accuracy were respectively 87%, 78% and 84% in diagnosing endometrial cancer. Conclusion: The establishment of diagnostic scoring table of endometrial lesions can preliminary screen ones with malignant lesions from patients with lesions, and improve the accuracy of the diagnosis with transvaginal ultrasound. [Key words] T ransvaginal ultrasound; Endometrial cancer; Score; Resistance index (RI)
Fund program: T raditional Chinese Medicine Research Project of Hebei Province (2019ZYBJ01)
[摘要] 目的：利用经阴道子宫内膜超声征象建立评分系统，分析该评分的诊断效能。

方法：选取2014年11月至2021年6月在解放军联勤保障部队第九八一医院住院及门诊治疗的102例子宫内膜病变患者，根据病理检测结果将其中65例良性病变患者纳入良性组，37例子宫内膜癌患者纳入恶性组。

利用经阴道超声检测子宫内膜厚度、内膜回声、内膜形态、内膜边界、血流信号、宫腔积液以及阻力指数(RI)类型。

利用多因素logistic回归分析子宫内膜良恶性病变有关因子，并以此建立评分系统。

结果：单因素分析显示，子宫内膜厚度、内膜形态、内膜边界、血流信号、宫腔积液以及RI类型是子宫内膜恶性病变的潜在预测因子(x 2=10.962、6.048、16.825、28.488、4.025、60831，P ＜0.05)。

多因素logistic回归分析结果显示，子宫内膜厚度、内膜形态、内膜边界、血流信号和RI类型均为子宫内膜癌的独立预测因素(OR =3.622、2.144、5.962、3.028、2.633，P ＜0.01)。

利用超声征象评分表计算良性组和恶性组的总得分，绘制受试者工作特征(ROC)曲线，评分系统诊断子宫内膜癌ROC曲线下面积(AUC)为0.802，表明该评分表判断内膜良恶性的准确性中等。

当以4分为分界点时对应的正确诊断指数(约登指数)为0.65，对子宫内膜癌诊断的灵敏度为87%，特异度为78%，准确率为84%。

结论：通过建立子宫内膜病变诊断评分系统，可初步筛选其中恶性病变患者，提高经阴道超声诊断准确率。

[关键词] 经阴道超声；子宫内膜癌；评分；阻力指数(RI)基金项目：河北省中医药科学研究项目(2019ZYBJ01)
引用本文：李涵,乔素青,张宏.基于经阴道超声建立子宫内膜病变诊断评分系统[J].中国医学装备,2024,21(4):80-83.DOI:10.3969/j.issn.1672-8270.2024.04.016.
李 涵 乔素青 张 宏
解放军联勤保障部队第九八一医院妇产科 承德 067000通信作者：张宏，Email ：DOI: 10.3969/j.issn.1672-8270.2024.04.016中图分类号：R445.1 文献标识码：A
基于经阴道超声建立子宫内膜病变诊断评分系统
子宫内膜病变包括子宫内膜良性病变(内膜增生、子宫内膜息肉、子宫黏膜下肌瘤、萎缩性子宫内膜等)和恶性病变[1]。

由于这些病变均会出现异常子宫出血以及阴道不规则出血等，所以早期对病变良恶性鉴别较为困难[2]。

目前临床常用的诊断方法中，宫腔镜
检查被认为是诊断的“金标准”，但属于有创性检查[3]。

经阴道常规超声检查(transvaginal color Doppler sonography，TVCDS)是临床上首选诊断方法，但缺乏统一的诊断标准，目前各研究中应用的超声诊断标准不一，诊断的特异性和敏感性也差异较
大[4-6]。

为此，本研究分析子宫内膜病变的超声征象，并以此建立评分系统，以求提高超声诊断的准确性。

1 资料与方法1.1 一般资料
选取2014年11月至2021年6月在解放军联勤保障部队第九八一医院住院及门诊的102例子宫内膜病变患者，根据病理检测结果将其中的65例良性病变患者纳入良性组，37例恶性病变患者纳入恶性组。

良性组年龄30～71岁，平均年龄(50.92±12.46)岁；其中子宫内膜息肉40例，子宫内膜单纯性增生9例，子宫黏膜下肌瘤13例，宫腔积液3例。

恶性组年龄37～82岁，平均年龄(58.63±8.82)岁。

1.2 纳入与排除标准
纳入标准：①阴道超声检查后完成诊断性刮宫手术，最终病理结果显示内膜良性或恶性病变；②临床以及超声资料完整。

排除标准：①子宫肌瘤较大影响宫腔正常容积；②合并有其他盆腔恶性肿瘤；③接受过雌激素药物治疗；④严重心肺功能异常。

1.3 仪器设备
采用SONOACE X8型彩色多普勒超声诊断仪(韩国三星麦迪逊公司)。

1.4 诊断方法
采用SONOACE X8型彩色多普勒超声诊断仪，阴道探头频率7.5～10.0 MHz。

超声检查由同一位超声科医生使用同一台超声检查仪器进行。

嘱患者排空膀胱，取膀胱截石位，探头缓慢进入阴道行子宫和双侧附件探查，观察子宫内膜病变情况，宫腔内是否有占位等，测量并记录子宫内膜厚度，病灶的位置、大小、数目、形态、边界以及内部回声。

然后对病灶和周边组织纳入取样框，将仪器转为能量多普勒血流显像模式，探头频率调整为5.0 MHz，脉冲频率设置为0.3～0.9 kHz，壁滤波30～50 Hz，观察病灶内部及周边血流分布情况，记录血流信号测量病灶血流最大流速、最小流速，计算阻力指数(resistant index，RI)=(最大流速-最小流速)÷最大流速。

选取病灶3个部位进行测量，取其平均值。

1.5 观察与评价指标1.5.1 logistic回归分析
采用多因素logistic回归分析建立预测模型，根据受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线下面积(area under curve，AUC)，对评分
系统的诊断效能进行评估。

1.5.2 诊断准确性及一致性分析
根据约登指数(灵敏度＋特异度-1)的最高临界点确定诊断阈值，并计算AUC来判断评分系统的诊断准确性，AUC为0.5时无诊断准确性，为随机事件；AUC为0.5～0.7时诊断准确性较差；AUC为0.7～0.9诊断准确性中等；AUC＞0.9，诊断准确性优秀，并将评分表预测良恶性与“金标准”进行Kappa 一致性检验。

1.6 统计学方法
将所得数据经SPSS26.0统计软件进行统计学分析，计量资料进行方差齐性检验，符合正态分布计量
资料采用独立样本t 检验，数据以x
-±s 表示。

计数资料以百分率(%)表示，采用x 2检验进行单因素分析。

以P ＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果
2.1 子宫内膜超声征象预测子宫内膜病变的单因素分析
单因素分析显示，子宫内膜厚度、内膜形态、内膜边界、血流信号、宫腔积液以及RI类型是子宫内膜恶性病变的潜在预测因子(x 2=10.962、6.048、16.825、28.488、4.025、60831，P ＜0.05)，见表1。

表1 子宫超声征象预测子宫内膜病变的单因素分析(例)
超声征象良性组
恶性组
x 2
值P 值内膜厚度10.962
0.000
正常368增厚29
29
内膜形态 6.048
0.008
规则4114不规则24
23
内膜回声0.702
0.822
正常114异常54
33
内膜边界16.825
0.000
清晰5114不清晰14
23
宫腔积液 4.025
0.044
未见5324少量84大量4
9
血流信号28.488
0.000
丰富1025不丰富55
12
RI类型 6.831
0.001
＜0.52323≥0.5
42
14
注：RI 为阻力指数；良性组患者65例；恶性组患者37例
2.2 子宫超声征象预测子宫内膜病变的多因素logistic 分析
将子宫内膜良恶性病变(良性=0，恶性=1)作为自变量，单因素分析中有统计学意义的指标包括子宫内膜厚度、内膜形态、内膜边界、血流信号、宫腔积液作为因变量，建立logistic回归分析，结果显示：子宫内膜厚度、内膜形态、内膜边界、血流信号和RI类型均为子宫内膜癌的独立预测因素(OR =3.622、2.144、5.962、3.028、2.633，P ＜0.01)，见表2。

2.3 子宫内膜病变超声征象评分系统的建立
根据多因素logistic回归分析结果显示的影响因素以及对应的OR 值，并结合临床定制超声征象评分，每个病变征象分值之和为子宫内膜病变的超声评分值，总分范围为0～6分(内膜厚度0～1分，内膜形态0～1分，内膜边界0～1分，血流信号0～2分，RI 0～1分)。

见表3。

表2 子宫超声征象预测子宫内膜病变的多因素logistic 回归分析
变量βSE Wald Sig OR 95%CI 内膜厚度 1.2540.4187.9160.001 3.622 2.186～7.955内膜形态0.6500.352 4.3170.000 2.144 1.422～4.416内膜边界 1.7840.39520.5480.000 5.962 2.744～12.706血流信号0.7660.2529.6620.000 3.028 1.452～4.804RI类型
0.855
0.382
4.748
0.000
2.633
1.217～4.925
注：β为回归系数；SE 为标准误差；Wald 为参数估计值；Sig 为显著性水平；OR 为比值比；95%CI 为95%置信区间；RI 为阻力指数
表3 子宫内膜病变超声征象评分
参数0分1分2分内膜厚度正常增厚-内膜形态规则不规则-内膜边界清晰不清晰-血流信号不丰富-丰富
RI
≥0.5
＜0.5
-
注：RI 为阻力指数；“-”为未评分
2.4 诊断子宫内膜癌的评分界值
利用超声征象评分表计算良性组和恶性组的总得分，绘制ROC曲线，评分系统诊断子宫内膜癌ROC 的AUC为0.802，表明该评分表判断内膜良恶性的准确性中等。

当以4分为分界点时对应的正确诊断指数(约登指数)为0.65，对子宫内膜癌诊断的灵敏度为87%，特异度为78%，准确率为84%。

2.5 超声征象评分诊断子宫内膜癌结果与诊刮术病理诊断结果一致性检验
超声征象评分表诊断子宫内膜癌结果与病理诊断结果对比具有高度一致性(Kappa =0.670，P ＜0.001)。

3 讨论
TVCDS是子宫内膜病变检查的首选方法，欧洲子宫内膜癌诊疗的指南(ESGO/ESMO/ESTRO)将TVCDS列入子宫内膜病变的必要检查项目之一[7]。

Burbos等[8]研究显示，TVCDS对于子宫内膜良恶性病变以及子宫内膜癌分级、分期均显示了良好的诊断灵敏度和特异度。

Valentin等[9]利用TVCDS对子宫内膜癌血流动力学指标进行检测，结果认为搏动指数(Pulsation index，PI)、RI与肿瘤内微血管密度存在明显相关性，肯定了PI和RI在评估子宫内膜癌的价值。

尽管如此，仍有不少研究认为在子宫内膜良恶性的鉴别诊断中，TVCDS往往存在特征性征象不明显，血流信号特征不典型的特点，因此容易出现误诊、漏诊情况。

鉴于此，有研究开始建立超声诊断的评分系统用于提高超声对子宫内膜癌的诊断效率。

Pingarrón等[10]利用超声下子宫内膜征象如子宫内膜厚度、子宫内膜回声、子宫内膜中线、边界线、血流多普勒建立子宫内膜癌风险评分系统，在经ROC 曲线分析显示，AUC为0.9时评分系统诊断准确率为95%，该评分系统可以很好的对子宫内膜病变进行风险评估。

本研究在Neale等[11]研究基础上，利用TVCDS子宫内膜征象结合阻力指数建立评分系统；根据既往研究，子宫内膜癌超声下RI均偏低。

因此，将RI良恶性AUC界限定位0.5。

本研究利用logistic回归分析筛选出与子宫内膜癌关联密切的因子，通过logistic回归分析结果建立超声征象评分表，利用ROC曲线分析得出该表格最佳截断值为4分，通过ROC曲线进行验证，该评分表诊断准确性良好[12-15]。

本研究的不足之处在于，受限于科室超声设备条件，无法利用TVCDS结合超声造影做更为细致、全面的评分表。

此外，本研究缺乏多中心实验数据进行对比研究。

希望可以通过今后的研究进一步进行完善。

4 结论
TVCDS能够更加准确的判断内膜的厚度血流的情况，这样能够得出更加准确的判断，必要时应该进行刮宫，取内膜病理进行化验，明确内膜病变的性质。

本研究通过建立子宫内膜病变诊断评分表，可初步筛选其中恶性病变患者，提高经阴道超声诊断准确性。

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收稿日期：2023-09-15。