大连来自日本的经验:内镜检查可顺便诊断幽门

2022-04-12 03:30 来源:未知 【我要咨询】 【我要预约】 编辑:admin

来自日本的经验:内镜检查可顺便诊断幽门螺杆菌感染?


大多数胃癌患者都曾感染过幽门螺杆菌(Hp),既往研究表明,从胃黏膜中根除Hp可降低胃癌发生风险。然而,风险评估分析显示,即使在根除治疗后,相比未感染人群,感染过Hp人群的胃癌风险依然较高。因此,建议即使在Hp根除后也需定期进行内镜筛查。随着内镜筛查的普及,通过内镜检查评估Hp感染状态(未感染,感染过,感染中)越发重要。


为了评估Hp感染状况并且更准确地评估胃癌风险,京都胃炎分类得以提出;然而,这种分类在临床实践中的价值尚未得到充分评估。7月15日发表于Dig Endosc的一项日本研究通过比较Hp感染状态与内镜医师的综合评估,进一步确定京都胃炎分类在诊断Hp感染状态中的应用价值。


研究如何开展?


本项前瞻性研究共招募了498例受试者。七位经验丰富且对受试者根除治疗史不知情的内镜医师进行内镜检查。根据京都胃炎分类评估内镜检查结果,并基于京都胃炎分类和机器学习程序建立了预测模型,并将预测模型与内镜医师使用京都胃炎分类进行综合评估的预测结果进行准确性比较。


1. 评估Hp感染状态的标准


作为金标准,Hp感染状态由根除治疗史和Hp IgG抗体(E-plateⅡH Hp抗体10)的存在确定(图1)。如果确认受试者的根除治疗确切病史,则判定Hp感染状态为“感染过”。对于没有根除史的受试者,Hp抗体滴度<3U/ml的Hp感染状态分类为 “未感染”,Hp抗体滴度为3~10U/ml的为“感染过”,而Hp抗体滴度>10U/ml为“感染中”。


图1 研究判断Hp感染状态的方案


2. 内镜检查结果的评估方法


对受试者的Hp根除治疗史不知情的七位经验丰富的内镜医师进行了内镜检查。根据京都胃炎分类(图2)评估以下16种内镜下特征:集合静脉规则排列(RAC)、胃底息肉(FGP)、脊状发红、白色扁平隆起、凹陷性糜烂、隆起性糜烂、黏膜萎缩、胃黄色瘤、增生性息肉、肠上皮化生、地图样发红、弥漫性发红、黏膜肿胀、黏液黏稠、褶皱增大和结节。为了避免不同内镜医师之间的偏倚,所有内镜医师在开始检查前都接受了京都胃炎分类的教育。在检查后,每位内镜医师立即编写检查报告并指出是否存在这些特征,并且提供对Hp感染状态的评估,即感染中,未感染和感染过。Hp感染状况的内镜诊断标准如下:


未感染:应在胃体的较小曲率侧的正常胃黏膜中观察RAC。在未感染Hp的胃黏膜中不应看到褶皱增大,黏膜肿胀和黏液黏稠。


感染中:从胃底到胃体出现萎缩、肠上皮化生和弥漫性发红,RAC丢失,褶皱增大,黏膜肿胀、结节、胃黄色瘤,增生性息肉和黏液黏稠。


感染过:萎缩性胃黏膜和(或)除了以下情况之外的其他当前感染特征:从胃底到胃体的弥漫性发红、黏膜肿胀,黏液黏稠和褶皱增大。Hp根除后,有时会观察到地图样发红。因此,地图样发红表明既往感染了Hp。



图2 内镜下特征评估:(a)集合静脉规则排列(RAC),(b)胃底息肉(FGP),(c)脊状发红,(d)白色扁平隆起(WFEL),(e)凹陷性糜烂,(f)隆起性糜烂,(g)萎缩,(h)胃黄色瘤,(i)增生性息肉,(j)肠上皮化生,(k)地图样发红,(l)弥漫性发红,(m)黏膜肿胀,(n)黏液黏稠,(o)褶皱增大,(p)结节


研究发现了哪些结果?


1. 基于京都胃炎分类的内镜诊断准确性


研究提示,内镜下RAC、FGP和脊状发红与未感染状态高度相关(OR分别为31.78、7.62和4.73)。对于既往感染过的患者,萎缩、胃黄色瘤、肠上皮化生和地图样发红具有较高的OR,另外,萎缩性胃炎、胃黄色瘤和肠上皮化生对目前感染中的状态也有很高的OR。因此,地图样发红是既往感染的唯一具体观察结果(OR:12.85)。对于目前感染中状态,观察到高OR,弥漫性发红,黏膜肿胀,黏液黏稠,褶皱增大和结节(OR分别为26.40、13.17、10.10、8.55和3.99)。


对于未感染人群,RAC的敏感性和特异性分别为89.1%和79.8%,FGP的敏感性和特异性分别为4.9%和93.4%,脊状发红为32.7%和90.7%。对于既往感染人群,地图样发红的敏感性为21.2%,特异性为98.0%。对于目前感染中的人群,弥漫性发红的敏感性和特异性分别为60.0%和94.7%,黏膜肿胀的敏感性和特异性分别为44.9%和94.2%,黏液黏稠的敏感性和特异性分别为23.1%和97.1%,褶皱增大的敏感性和特异性分别为23.1%和96.6%。


2. 内镜医师进行评估的准确性


本项研究中调查的因素之一是经验丰富的内镜医师在常规内镜监测中诊断Hp感染状态的准确性。如前所述,在评估京都胃炎分类的16种内窥镜特征后,要求内镜医师确定受试者的Hp感染状态。总体诊断准确率为82.9%。


3. 机器学习预测模型所预测的准确率


对于无Hp根除史的模型,预测模型的诊断准确率为88.6%,对于有根除史的模型,预测模型的诊断准确率为93.4%。


研究给予了怎样的思考?


这是首项根据京都胃炎分类内镜下特征评估Hp感染状况诊断的准确性的前瞻性研究。大多数既往研究将Hp感染状况分为两类:未感染和感染。本项研究将Hp感染状况分为三类:未感染,感染中和感染过,其中涉及Hp根除治疗后的胃黏膜评估。


研究首先评估了16种内镜下特征与Hp感染状态之间的相关性。RAC、FGP和脊状发红是未感染的特异性发现。地图样发红对于既往感染是特异性表现,并且弥漫性发红、黏膜肿胀、黏液黏稠和褶皱增大有助于当前感染中状态的诊断。这些观察结果与既往研究结果一致。然而,内镜医师的诊断相比单一内镜特征具有更高的诊断准确性。例如,地图样发红对既往感染有很好的特异性; 然而,研究所纳入群体中很少见(6.0%,30/498)。因此,单一内镜特征不足以评估Hp感染状态。为了更好地评估Hp感染状态,通过综合内镜观察进行评估非常重要。


由于京都胃炎分类中的单一内镜特征无法准确预测Hp感染状态,研究综合京都胃炎分类中16种内镜特征创建了一个预测模型,该模型由机器学习程序建立,并与内镜医师的综合评估进行比较。结果提示,两者诊断准确性相当。


基于京都胃炎分类的预测模型的诊断准确性与运用京都胃炎分类的内镜医师相当,也表明京都胃炎分类是目前通过内镜检查诊断Hp感染状态的最佳方法。此外,京都胃炎分类为内镜医师提供了全面评估的有效方法,在相对较短的时间内检查多种内镜特征来估计Hp感染状态。由于Hp感染状态的内镜诊断需要专业知识,预测模型在评估Hp感染状态时可能对新手内镜医师有帮助。


在图像识别领域,人工智能(AI)最近取得了显著进步。在不久的将来,人工智能将成为内镜医师在内镜检查期间进行诊断的一个功能强大的工具。因为内镜图像和病理诊断之间的关联是即将到来的AI时代的关键,该研究或许有助于确认内镜检查具有足够的诊断Hp感染的能力。既往研究提示AI或可比内镜医师更能诊断Hp的感染状态,提示虽然当下运用京都胃炎分类的内镜医师是最佳选择,但未来AI可能是更好的诊断工具。


该研究存在一些局限性。这是一项单中心研究。过度感染或无意识Hp根除的自然消失可能被低估,研究并未考虑内镜监测时的根除病史。最后,尿素呼气试验或粪便抗原试验比Hp IgG抗体水平更好地评估Hp感染的现状,特别是Hp抗体滴度为3~10U/ml的患者。


研究得出了怎样的结论?


研究表明,京都胃炎分类在诊断Hp感染状态方面有一定应用价值。RAC、FGP和脊状发红对于未感染状态是特别重要的发现,既往感染过的重要内镜下特征是地图样发红;对于当前感染中相关的内镜下特征有弥漫性发红、黏膜肿胀,黏液黏稠以及褶皱增大。基于京都胃炎分类的16种内窥镜特征,Hp感染状态机器学习预测模型与经验丰富的内镜医师评估的诊断准确性相当。未来该预测模型可能有助于新手内镜医师诊断Hp感染状况。


Yoshii S, Mabe K, Watano K, et al. Validity of endoscopic features for the diagnosis of Helicobacter pylori infection status based on the Kyoto classification of gastritis. Dig Endosc. 2019 Jul 15. doi: 10.1111/den.13486.


投稿邮箱:DDP@high-med.com


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