Прогностические факторы наличия злокачественной лимфаденопатии в области шеи у детей: анализ 217 случаев

Введение. Дифференциальная диагностика шейной лимфаденопатии у детей, имеющих онкогематологические заболевания или иммунопатологические процессы в анамнезе, представляет значительную проблему в клинической практике врачей различных специальностей, что может привести к избыточному объему терапии. Статья освещает комплексный анализ данных дифференциальной ультразвуковой диагностики лимфаденопатии у пациентов данной группы.

Цель. Повысить качество дифференциальной диагностики шейной лимфаденопатии у детей, имеющих онкогематологические заболевания или иммунопатологические процессы в анамнезе.

Материалы и методы. В ходе ретроспективного исследования выполнен комплексный анализ клинико-демографических данных 217 пациентов с выявленной шейной лимфаденопатией и онкогематологическими заболеваниями или иммунопатологическими процессами в анамнезе, перенесших эксцизионную биопсию лимфатического узла (ЛУ) и/или лимфаденэктомию с 2017 по 2022 г. включительно. Пациенты были разделены на группу А (неопухолевая лимфаденопатия; n = 92) и группу Б (злокачественная лимфаденопатия; n = 125).

Результаты. В ходе исследования было выявлено, что переменные «Индекс конфигурации ЛУ ≤ 2» (повышение шанса наличия злокачественной лимфаденопатии в 4,4–5,1 раза), «Короткая ось ЛУ > 10 мм» (ОШ 2,5–2,8), «Наличие специфической терапии до удаления ЛУ» (ОШ 6,9–7,2), «Отсутствие дифференцировки ЛУ» (ОШ 2,2–2,4), «Наличие интранодулярных микрокальцинатов» (ОШ 14,1–16,3), «Усиление васкуляризации ЛУ» (ОШ 2,0–2,6), «Общая гипоэхогенность ЛУ» (ОШ 2,4), «Формирование конгломерата» (ОШ 3,6) являются значимыми предикторами и входят в состав двух разработанных прогностических моделей повышения вероятности наличия злокачественной лимфаденопатии. Информационная способность моделей составляет 81,1% (p < 0,001), чувствительность – 79,3–82,6%, специфичность – 80,0–82,4%. Отсутствуют статистически значимые различия качества данных моделей (Z = 0,247; 0,098).

Обсуждение. Проведенный комплексный анализ прогностических факторов наличия злокачественной лимфаденопатии у пациентов, имеющих в анамнезе онкогематологические или иммунологические заболевания, свидетельствует о том, что один выборочный фактор риска УЗ-диагностики не должен выступать в качестве дифференциальной диагностики, что находит подтверждение и в более ранних работах.

Выводы. Разработанные в ходе исследования прогностические модели повышения вероятности злокачественного поражения лимфоузлов шейного коллектора могут быть предложены для использования в клинической практике с целью стандартизации и повышения качества первичной дифференциальной диагностики шейной лимфаденопатии у детей с онкогематологическими заболеваниями или иммунопатологическими процессами в анамнезе.

1. Park YW. Evaluation of neck masses in children. Am Fam Physician. 1995;51(8):1904–1912. Available at: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7762481.

2. Weinstock MS, Patel NA, Smith LP. Pediatric Cervical Lymphadenopathy. Pediatr Rev. 2018;39(9):433–443. https://doi.org/10.1542/pir.2017-0249.

3. Sarsu SB, Sahin K. A retrospective evaluation of lymphadenopathy in children in a single center’s experience. J Pak Med Assoc. 2016;66(6):654–657. Available at: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27339563.

4. Herzog LW. Prevalence of lymphadenopathy of the head and neck in infants and children. Clin Pediatr. 1983;22(7):485–487. https://doi.org/10.1177/000992288302200703.

5. Berce V, Rataj N, Dorič M, Zorko A, Kolarič T. Association between the Clinical, Laboratory and Ultrasound Characteristics and the Etiology of Peripheral Lymphadenopathy in Children. Child. 2023;10(10):1589. https://doi.org/10.3390/children10101589.

6. Bozlak S, Varkal MA, Yildiz I, Toprak S, Karaman S, Erol OB et al. Cervical lymphadenopathies in children: A prospective clinical cohort study. Int J Pediatr Otorhinolaryngol. 2016;82:81–87. https://doi.org/10.1016/j.ijporl.2016.01.002.

7. Deosthali A, Donches K, DelVecchio M, Aronoff S. Etiologies of Pediatric Cervical Lymphadenopathy: A Systematic Review of 2687 Subjects. Glob Pediatr Heal. 2019;6:2333794X19865440. https://doi.org/10.1177/2333794X19865440.

8. Celenk F, Gulsen S, Baysal E, Aytac I, Kul S, Kanlikama M. Predictive factors for malignancy in patients with persistent cervical lymphadenopathy. Eur Arch Otorhinolaryngol. 2016;273(1):251–256. https://doi.org/10.1007/s00405-015-3717-3.

9. Sgro JM, Campisi ES, Selvam S, Greer MC, Alexander S, Ngan B, Campisi P. Cervical lymph node biopsies in the evaluation of children with suspected lymphoproliferative disorders: Experience in a tertiary pediatric setting. J Pediatr Surg. 2022;57(8):1525–1531. https://doi.org/10.1016/j.jpedsurg.2021.08.024.

10. Zhang W, Peng J, Zhao S, Wu W, Yang J, Ye J, Xu S. Deep learning combined with radiomics for the classification of enlarged cervical lymph nodes. J Cancer Res Clin Oncol. 2022;148(10):2773–2780. https://doi.org/10.1007/s00432-022-04047-5.

11. Yang Y, Zheng B, Li Y, Li Y, Ma X. Computer-aided diagnostic models to classify lymph node metastasis and lymphoma involvement in enlarged cervical lymph nodes using PET/CT. Med Phys. 2023;50(1):152–162. https://doi.org/10.1002/mp.15901.

12. Wang T, Yan D, Liu Z, Xiao L, Liang C, Xin H et al. Diagnosis of cervical lymph node metastasis with thyroid carcinoma by deep learning application to CT images. Front Oncol. 2023;13:1099104. https://doi.org/10.3389/fonc.2023.1099104.

13. Li S, Wei X, Wang L, Zhang G, Jiang L, Zhou X, Huang Q. Dual-source dual-energy CT and deep learning for equivocal lymph nodes on CT images for thyroid cancer. Eur Radiol. 2024;34(12):7567–7579. https://doi.org/10.1007/s00330-024-10854-w.

14. Lee JH, Ha EJ, Kim D, Jung YJ, Heo S, Jang YH et al. Application of deep learning to the diagnosis of cervical lymph node metastasis from thyroid cancer with CT: external validation and clinical utility for resident training. Eur Radiol. 2020;30(6):3066–3072. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06652-4.

15. Zhang D, Jiang F, Yin R, Wu GG, Wei Q, Cui XW et al. A Review of the Role of the S-Detect Computer-Aided Diagnostic Ultrasound System in the Evaluation of Benign and Malignant Breast and Thyroid Masses. Med Sci Monit: Int Med J Exp Clin Res. 2021;27:e931957. https://doi.org/10.12659/MSM.931957.

16. Zijtregtop EAM, Winterswijk LA, Beishuizen TPA, Zwaan CM, Nievelstein RAJ, Meyer-Wentrup FAG, Beishuizen A. Machine Learning Logistic Regression Model for Early Decision Making in Referral of Children with Cervical Lymphadenopathy Suspected of Lymphoma. Cancers. 2023;15(4):1178. https://doi.org/10.3390/cancers15041178.

17. Cai D, Wu S. Efficacy of logistic regression model based on multiparametric ultrasound in assessment of cervical lymphadenopathy – a retrospective study. Dentomaxillofac Radiol. 2022;51(2):20210308. https://doi.org/10.1259/dmfr.20210308.

18. Paddock M, Ruffle A, Beattie G, Prasai A, Jeanes A. Do otherwise well, healthy children with palpable cervical lymph nodes require investigation with neck ultrasound? Arch Dis Child. 2020;105(10):1012–1016. https://doi.org/10.1136/archdischild-2020-319648.

19. Burkhard-Meier A, Jurinovic V, Berclaz LM, Albertsmeier M, Dürr HR, Klein A et al. Differentiation of benign and metastatic lymph nodes in soft tissue sarcoma. Clin Exp Metastasis. 2024;41(2):131–141. https://doi.org/10.1007/s10585-024-10273-7.

20. Alamdaran SA, Randian A, Rasoulian B, Jafarian AH, Aminzadeh B, Niroumand S. Correlation of Sonographic Classification of Neck Adenopathy (A-RADS) and Malignancy. Iran J Otorhinolaryngol. 2023;35(126):39–47. https://doi.org/10.22038/IJORL.2022.67255.3299.

21. Spijkers S, Littooij AS, Nievelstein RAJ. Measurements of cervical lymph nodes in children on computed tomography. Pediatr Radiol. 2020;50(4):534–542. https://doi.org/10.1007/s00247-019-04595-y.

22. Krišto B, Buljan M. The lymph node roundness index in the evaluation of lymph nodes of the neck. Coll Antropol. 2015;39(1):165–169. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26040085.

23. Steinkamp HJ, Cornehl M, Hosten N, Pegios W, Vogl T, Felix R. Cervical lymphadenopathy: ratio of longto short-axis diameter as a predictor of malignancy. Br J Radiol. 1995;68(807):266–270. https://doi.org/10.1259/0007-1285-68-807-266.

24. Ni X, Xu S, Zhan W, Zhou W. Ultrasonographic features of cervical lymph node metastases from medullary thyroid cancer: a retrospective study. BMC Med Imaging. 2022;22(1):151. https://doi.org/10.1186/s12880-022-00882-7.

25. Rohan K, Ramesh A, Sureshkumar S, Vijayakumar C, Abdulbasith KM, Krishnaraj B. Evaluation of B-Mode and Color Doppler Ultrasound in the Diagnosis of Malignant Cervical Lymphadenopathy. Cureus. 2020;12(8):e9819. https://doi.org/10.7759/cureus.9819.

26. Locke R, Comfort R, Kubba H. When does an enlarged cervical lymph node in a child need excision? A systematic review. Int J Pediatr Otorhinolaryngol. 2014;78(3):393–401. https://doi.org/10.1016/j.ijporl.2013.12.011.

27. Delantoni A, Sarafopoulos A. Sonographic Anatomy and Pathology: Cervical Lymph Nodes. In: Orhan K (ed.). Ultrasonography in Dentomaxillofacial Diagnostics. Springer International Publishing; 2021, pp. 77–87. https://doi.org/10.1007/978-3-030-62179-7_6.

28. Pandey A, Kureel SN, Pandey J, Wakhlu A, Rawat J, Singh TB. Chronic cervical lymphadenopathy in children: Role of ultrasonography. J Indian Assoc Pediatr Surg. 2012;17(2):58–62. https://doi.org/10.4103/0971-9261.93963.

29. Białek EJ, Jakubowski W. Mistakes in ultrasound diagnosis of superficial lymph nodes. J Ultrason. 2017;17(68):59–65. https://doi.org/10.15557/JoU.2017.0008.

30. Jia W, Cai Y, Wang S, Wang J. Predictive value of an ultrasound-based radiomics model for central lymph node metastasis of papillary thyroid carcinoma. Int J Med Sci. 2024;21(9):1701–1709. https://doi.org/10.7150/ijms.95022.

31. Cardesa-Salzmann TM, Colomo L, Gutierrez G, Chan WC, Weisenburger D, Climent F et al. High microvessel density determines a poor outcome in patients with diffuse large B-cell lymphoma treated with rituximab plus chemotherapy. Haematologica. 2011;96(7):996–1001. https://doi.org/10.3324/haematol.2010.037408.

32. Şen HS, Ocak S, Yılmazbaş P. Children with cervical lymphadenopathy: reactive or not? Turk J Pediatr. 2021;63(3):363–371. https://doi.org/10.24953/turkjped.2021.03.003.