การตรวจหาภาวะโลหิตจางโดยใช้การวัดค่าความหนาแน่นทางรังสี สำหรับผู้ป่วยที่เข้ารับการตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ทรวงอกในโรงพยาบาลเสนา

ธิดาพร ตั้งอยู่สุข

ผู้แต่ง

ธิดาพร ตั้งอยู่สุข โรงพยาบาลเสนา

คำสำคัญ:

ฮาวน์สฟิลด์, โลหิตจาง, เอกซเรย์คอมพิวเตอร์

บทคัดย่อ

วัตถุประสงค์: เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างค่าฮีโมโกลบิน และค่าฮาวน์สฟิลด์ ในผู้ป่วยที่เข้ารับการตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ทรวงอก ณ โรงพยาบาลเสนา รวมถึงเพื่อหาเกณฑ์ค่าฮาวน์สฟิลด์ ที่เหมาะสมสำหรับใช้ตรวจคัดกรองภาวะโลหิตจาง

วิธีการศึกษา: การศึกษาย้อนหลังนี้ทำในผู้ป่วย 143 ราย ที่เข้ารับการตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ทรวงอก ณ โรงพยาบาลเสนา จังหวัดพระนครศรีอยุธยา ระหว่าง เดือนพฤษภาคม พ.ศ. 2567 ถึง กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2568 โดยวัดค่าฮาวน์สฟิลด์ที่บริเวณ (1) ห้องหัวใจล่างซ้าย; (2) ส่วนโค้งเอออร์ตา; (3) ขั้วหลอดเลือดแดงปอด; (4) เอออร์ตาส่วนขึ้น; และ (5) เอออร์ตาส่วนลง วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างค่าฮาวน์สฟิลด์และภาวะโลหิตจางโดยใช้สถิติทดสอบที สถิติทดสอบแมน-วิทนีย์ ยู และการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกส์เชิงกลุ่มสองค่า จากนั้นพารามิเตอร์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติถูกนำมาวิเคราะห์เพิ่มเติมต่อด้วยการวิเคราะห์อาร์โอซี

ผลการศึกษา: ผู้ป่วยทั้งหมด 143 ราย มีภาวะโลหิตจาง 94 ราย (ร้อยละ 65.7) ค่าเฉลี่ยของค่าฮาวน์สฟิลด์ ในทุกตำแหน่งมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มที่มีและไม่มีโลหิตจาง (p < .001) อย่างไรก็ตาม ผลการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกส์เชิงกลุ่มสองค่า พบว่าค่าฮาวน์สฟิลด์ที่ส่วนโค้งเอออร์ตามีความสัมพันธ์กับภาวะโลหิตจางอย่างมีนัยสำคัญ (OR 0.722; p < .001) มากกว่าค่าฮาวน์สฟิลด์ที่เอออร์ตาส่วนลง (OR 0.861; p = .023) ส่วนค่าฮาวน์สฟิลด์ที่ห้องหัวใจล่างซ้าย ขั้วหลอดเลือดแดงปอด และเอออร์ตาส่วนขึ้น ไม่พบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ การนำค่าฮาวน์สฟิลด์จากส่วนโค้งเอออร์ตาและเอออร์ตาส่วนลงมาวิเคราะห์ร่วมกันด้วยการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกแบบพหุคูณ สามารถเพิ่มความแม่นยำในการจำแนกภาวะโลหิตจางได้

สรุป: เกณฑ์ค่าฮาวน์สฟิลด์ที่น้อยกว่า 44.5 วัดจากส่วนโค้งเอออร์ตา อาจใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองที่มีศักยภาพในการค้นหาผู้มีภาวะโลหิตจางในประชากรไทยที่เข้ารับการตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ทรวงอกด้วยสาเหตุใด ๆ โดยการใช้ข้อมูลจากหลายตำแหน่งร่วมกันอาจช่วยเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์

เอกสารอ้างอิง

GBD 2021 Anaemia Collaborators. Prevalence, years lived with disability, and trends in anaemia burden by severity and cause, 1990–2021: findings from the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet Haematol. 2023;10(9):e713–34. doi: 10.1016/S2352-3026(23)00160-6.

Deeruksa L, Sanchaisuriya K. Anemia in the elderly in Northeastern Thailand: a community-based study investigating prevalence, contributing factors, and hematologic features. Acta Haematol. 2017;138(2):96–102. doi: 10.1159/000478771.

World Health Organization. Guideline on haemoglobin cutoffs to define anaemia in individuals and populations. Geneva: World Health Organization; 2024.

Addo OY, Yu EX, Williams AM, Young MF, Sharma AJ, Mei Z, et al. Evaluation of hemoglobin cutoff levels to define anemia among healthy individuals. JAMA Netw Open. 2021;4(8):e2119123. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2021.19123.

Zhang HR, Wei XJ, Pan J, Chen XT, Sun XD. Anemia and frailty in the aging population: implications of dietary fiber intake (findings of the US NHANES from 2007–2018). BMC Geriatr. 2023;23(1):634. doi: 10.1186/s12877-023-04352-9.

Salis F, Locci G, Mura B, Mandas A. Anemia in elderly patients—the impact of hemoglobin cut-off levels on geriatric domains. Diagnostics (Basel). 2023;13(2):191. doi: 10.3390/diagnostics13020191.

Oyedeji CI, Artz AS, Cohen HJ. How I treat anemia in older adults. Blood. 2024;143(3):205–13. doi: 10.1182/blood.2022017626.

Cappellini MD, Motta I. Anemia in clinical practice—definition and classification: Does hemoglobin change with aging? Semin Hematol. 2015;52(4):261–9. doi: 10.1053/j.seminhematol.2015.07.006.

Kamel EM, Rizzo E, Duchosal MA, Duran R, Goncalves-Matoso V, Schnyder P, et al. Radiological profile of anemia on unenhanced MDCT of the thorax. Eur Radiol. 2008;18(9):1863–8. doi: 10.1007/s00330-008-0950-9.

Title RS, Harper K, Nelson E, Evans T, Tello R. Observer performance in assessing anemia on thoracic CT. AJR Am J Roentgenol. 2005;185(5):1240–4. doi: 10.2214/AJR.04.1171.

Ayvat Öcal Z, Köseoğlu FD. Prediction of anemia with thoracic computed tomography findings. Ulus Travma Acil Cerrahi Derg. 2024;30(8):531–6. doi: 10.14744/tjtes.2024.31531.

Lan H, Nishihara S, Nishitani H. Accuracy of computed tomography attenuation measurements for diagnosing anemia. Jpn J Radiol. 2010;28(1):53–7. doi: 10.1007/s11604-009-0385-5.

Abbasi B, Seyed Hosseini M, Moodi Ghalibaf A, Akhavan R, Emadzadeh M, Bolvardi E. Evaluating anemia on noncontrast thoracic computed tomography. Sci Rep. 2022;12:21380. doi: 10.1038/s41598-022-24265-8.

Wongsuttilert A, Limcharoen S, Jaidee W, Jearsirikul T, Kongpromsuk S. Correlation between Hounsfield units measured by diagnostic noncontrast enhanced CT in lumbar spine and femoral neck with bone mineral density measured by dual-energy X-ray absorptiometry. Rama Med J. 2023;46(2):1–7.

DenOtter TD, Schubert J. Hounsfield unit [internet]. 2024 [cited 2026 Jan 30]; Available from: URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK547721/

Ko SF, Hsieh MJ, Chen MC, Ng SH, Fang FM, Huang CC, et al. Effects of heart rate on motion artifacts of the aorta on non–ECG-assisted 0.5-sec thoracic MDCT. AJR Am J Roentgenol. 2005;184(4):1225–30. doi: 10.2214/ajr.184.4.01841225.

Roos JE, Willmann JK, Weishaupt D, Lachat M, Marincek B, Hilfiker PR. Thoracic aorta: motion artifact reduction with retrospective and prospective electrocardiography-assisted multidetector row CT. Radiology. 2002;222(1):271–7. doi: 10.1148/radiol.2221010481.

Ropp A, Frazier AA, Gelfand B, Jeudy J. The Dean effect: an aortic arch flow artifact mimicking dissection. Radiol Cardiothorac Imaging. 2022;4(1):e210229. doi: 10.1148/ryct.210229.

Kalisz K, Buethe J, Saboo SS, Abbara S, Halliburton S, Rajiah P. Artifacts at cardiac CT: physics and solutions. Radiographics. 2016;36(7):2064–83. doi: 10.1148/rg.2016160079.

Zopfs D, Rinneburger M, Pinto Dos Santos D, Reimer RP, Laukamp KR, Maintz D, et al. Evaluating anemia using contrast-enhanced spectral detector CT of the chest in a large cohort of 522 patients. Eur Radiol. 2021;31(6):4350–7. doi: 10.1007/s00330-020-07497-y.

Luga AI, Pennig L, Caldeira LL, Maintz D, Hickethier T, Doerner J. Prediction of anemia on enhanced computed tomography of the thorax using virtual non-contrast reconstructions. Medicine (Baltimore). 2021;100(48):e28014. doi: 10.1097/MD.0000000000028014.