Nghiên cứu giá trị của phân loại JNET trong tiên đoán mô bệnh học polyp đại trực tràng

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Minh Luân Đặng, Mạnh Tiến Huỳnh, Đình Quang Lê, Quang Nghĩa Lê, Quang Nhân Lê, Trọng Đức Quách, Lê Thanh Trúc Trần, Lý Thảo Vy Trần, Thái Ngọc Huy Trần, Phạm Phương Uyên Võ

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Y học Việt Nam (Tổng hội Y học Việt Nam) 2023

Mô tả vật lý: 75-81

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 463658

 Xác định giá trị tiên đoán mô bệnh học polyp đại trực tràng của phân loại JNET với nội soi dải tần hẹp kết hợp tiêu cự kép. Phương pháp: Nghiên cứu cắt ngang mô tả 666 bệnh nhân với 1087 polyp đại trực tràng trong thời gian từ 10/2021 đến tháng 2/2023 tại Bệnh viện Đại học Y Dược TPHCM. Trong đó, hệ thống máy xử lý EVIS EXERA III CV- 190 và dây soi CF-HQ190I được sử dụng để đánh giá polyp theo phân loại JNET. Số liệu được lưu trữ và phân tích bằng phần mềm SPSS 25.0. Kết quả: Độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương, giá trị tiên đoán âm và độ chính xác của phân loại JNET tương ứng là JNET-1 86,5%
  95,7%
  88,3%
  95,0%
  93,2%
  JNET-2A 91,9%
  81,4%
  90%
  84% và 87,7%
  JNET-2B 54,7%
  96,6%
  54,7%
  96,6% và 93,7%
  JNET-3 66,7%
  99,9%
  93,3%
  99,4% và 99,4%. Độ nhạy trong việc nhận diện tổn thương tân sinh từ các tổn thương không tân sinh là 97,8%, độ đặc hiệu phân biệt tổn thương nguy cơ cao với tổn thương loạn sản độ thấp là 95,9% và độ đặc hiệu phân biệt tổn thương xâm lấn sâu từ các tổn thương tân sinh là 99,8%. Kết luận: Phân loại JNET với nội soi dải tần hẹp kết hợp tiêu cự kép có giá trị cao trong tiên đoán mô bệnh học của polyp đại trực tràng, từ đó giúp bác sĩ nhận diện rõ bản chất tổn thương và tránh các phẫu thuật không cần thiết. Phân loại JNET nên được xem xét áp dụng tại Việt Nam.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH