ความสัมพันธ์ของความหนาของผนังกระเพาะอาหารจากภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ช่องท้องกับการวินิจฉัยมะเร็งกระเพาะอาหาร
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
หลักการและเหตุผล: มะเร็งกระเพาะอาหารเป็นมะเร็งที่พบได้บ่อยและมีอัตราการรอดชีวิตต่ำ การตรวจพบผนังกระเพาะอาหารหนาผิดปกติจากภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ช่องท้องซึ่งเป็นลักษณะสำคัญที่พบในมะเร็งกระเพาะอาหาร จะช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยมะเร็งกระเพาะอาหารในระยะแรกเริ่ม ลดภาวะการแพร่กระจายและอัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วยลงได้
เป้าหมาย: ศึกษาความสัมพันธ์ของความหนาของผนังกระเพาะอาหาร จากภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ช่องท้องกับการวินิจฉัยมะเร็งกระเพาะอาหาร และหาค่าความหนาของผนังกระเพาะอาหารที่เหมาะสมในการวินิจฉัยมะเร็งกระเพาะอาหาร
วิธีการศึกษา: ศึกษารวบรวมข้อมูลผู้ป่วยที่เข้ารับการตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ช่องท้อง และพบว่าผนังกระเพาะอาหารหนามากกว่า 10 มิลลิเมตร ผู้ป่วยทุกรายได้รับการส่องกล้องและตัดชิ้นเนื้อ ภายในระยะเวลาไม่เกิน 30 วันก่อนหรือหลังเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ประกอบด้วยผู้ป่วยทั้งหมด 136 ราย วินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งกระเพาะอาหาร 93 ราย และเป็นโรคกระเพาะอาหารอื่นที่ไม่ใช่มะเร็ง 43 ราย บันทึกค่าความหนาของผนังกระเพาะอาหาร ความผิดปกติของต่อมน้ำเหลืองรอบกระเพาะอาหาร น้ำในช่องท้อง เยื่อบุช่องท้องหนา และนำมาวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์ของความหนาของผนังกระเพาะอาหารและค่าความหนาของผนังกระเพาะอาหารที่เหมาะสม รวมถึงลักษณะอื่นๆที่ช่วยในการวินิจฉัยมะเร็งกระเพาะอาหาร
ผลการศึกษา: ค่าความหนาของผนังกระเพาะอาหารในผู้ป่วยมะเร็งกระเพาะอาหารเปรียบเทียบกับผู้ป่วยโรคกระเพาะอื่นที่ไม่ใช่มะเร็งเท่ากับ 24.9±12.5 มิลลิเมตร และ 19.9±8.4 มิลลิเมตร ตามลำดับ ซึ่งมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ(p-value = 0.018) เมื่อใช้เกณฑ์ความหนาของผนังกระเพาะอาหารที่ 12 มิลลิเมตร พบว่า มี sensitivity specificity accuracy positive predictive value และ negative predictive valueในการวินิจฉัยมะเร็งกระเพาะอาหาร เท่ากับ ร้อยละ 100 9.3 71.3 70.5 และ ร้อยละ 100 ตามลำดับ ในขณะที่ผนังกระเพาะอาหารที่หนามากกว่าหรือเท่ากับ 19.2 มิลลิเมตรร่วมกับมีต่อมน้ำเหลืองรอบกระเพาะอาหารโต จะให้การวินิจฉัยมะเร็งกระเพาะอาหารได้ดียิ่งขึ้น Odds ratio = 2.8[95% CI: 1.2, 6.3], p-value 0.014
สรุป: เอกซเรย์คอมพิวเตอร์มีความแม่นยำในการตรวจวินิจฉัยโรคมะเร็งกระเพาะอาหาร เมื่อตรวจพบผนังกระเพาะอาหารมีความหนามากกว่าหรือเท่ากับ 19.2 มิลลิเมตร ร่วมกับมีต่อมน้ำเหลืองรอบกระเพาะอาหารโตนอกจากนี้ในผู้ป่วยมะเร็งกระเพาะอาหาร ยังสามารถตรวจพบน้ำในช่องท้องและเยื่อบุช่องท้องหนาด้วยได้
คำสำคัญ: ผนังกระเพาะอาหาร มะเร็งกระเพาะอาหาร เอกซเรย์คอมพิวเตอร์ช่องท้อง
Article Details
References
2. Virani S, Bilheem S, Chansaard W, Chitapanarux I, Daoprasert K, Khuanchana S, et al. National and Subnational Population-Based Incidence of Cancer in Thailand: Assessing Cancers with the Highest Burdens. Cancers (Basel) 2017;9(8). pii: E108.
3. Tongdee R, Kongkaw L, Tongdee T. A study of wall thickness of gastric antrum: comparison among normal, benign and malignant gastric conditions on MDCT scan. J Med Assoc Thai 2012;95(11):1441-8.
4. Balfe DM, Koehler RE, Karstaedt N, Stanley RJ, Sagel SS. Computed tomography of gastric neoplasms. Radiology 1981;140(2):431-6.
5. Akagi T, Shiraishi N, Kitano S. Lymph node metastasis of gastric cancer. Cancers (Basel) 2011;3(2):2141-59.
6. Pickhardt PJ, Asher DB. Wall thickening of the gastric antrum as a normal finding: multidetector CT with cadaveric comparison. AJR Am J Roentgenol 2003;181(4):973-9.
7. Insko EK, Levine MS, Birnbaum BA, Jacobs JE. Benign and malignant lesions of the stomach: evaluation of CT criteria for differentiation. Radiology 2003;228(1):166-71.
8. Kul S, Sert B, Sari A, Arslan M, Koşucu P, Ahmetoğlu A, et al. Effect of subclinical Helicobacter pylori infection on gastric wall thickness: multislice CT evaluation. Diagn Interv Radiol 2008;14(3):138-42.
9. Ba-Ssalamah A, Prokop M, Uffmann M, Pokieser P, Teleky B, Lechner G. Dedicated multidetector CT of the stomach: spectrum of diseases. Radiographics 2003;23(3):625-44.
10. Habermann CR, Weiss F, Riecken R, Honarpisheh H, Bohnacker S, Staedtler C, et al. Preoperative staging of gastric adenocarcinoma: comparison of helical CT and endoscopic US. Radiology 2004;230(2):465-71.
11. Virmani V, Khandelwal A, Sethi V, Fraser-Hill M, Fasih N, Kielar A. Neoplastic stomach lesions and their mimickers: spectrum of imaging manifestations. Cancer Imaging2012;12:269-78.