הרשמה ל-JoVE נדרשת לצפייה בתוכן זה. התחברו או התחילו בגרסת ניסיון בחינם.

מאמר מחקר

השוואה פרוספקטיבית בין טומוגרפיה ממוחשבת במינון נמוך במיוחד לבין טומוגרפיה ממוחשבת במינון סטנדרטי לזיהוי גופים זרים בושט

83 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/69349

⸱

7 באוגוסט 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Radiology and Nuclear Medicine, The First Hospital of Hebei Medical University

* These authors contributed equally

במאמר זה

סיכום

ניסוי אקראי זה מראה כי טומוגרפיה ממוחשבת במינון נמוך במיוחד (CT) עם שחזור למידה עמוקה משיגה דיוק אבחנתי שאינו נחות מזה של CT במינון סטנדרטי לזיהוי גופים זרים בוושט, עם הפחתה של 63% במינון הקרינה.

תקציר

מטרת המחקר הייתה לאמת את אי-הנחיתות של טומוגרפיה ממוחשבת במינון נמוך במיוחד (ULD-CT) לעומת CT במינון סטנדרטי (SD-CT) לזיהוי גוף זר בוושט (EFB) ולכמת את הפשרות באיכות המינון. מחקר זה, אקראי, מבוסס קריאה עיוורת, כלל 180 מטופלים (120 מבוגרים, 60 ילדים) שהציגו חשד לבליעת EFB. המטופלים חולקו באקראי לקבוצות ULD-CT (100 kV/50 mA, שחזור סטטיסטי איטרטיבי אדפטיבי-V 80% + שחזור תמונה בלמידה עמוקה) או SD-CT (120 kV/200 mA, הקרנה אחורית מסוננת + שחזור סטטיסטי אדפטיבי-30%). כל המטופלים עברו הערכה אנדוסקופית או ניתוחית לפי תקן ייחוס תוך 12 שעות מהדמיית CT, עם מעקב של 30 יום לממצאים שליליים. נקודת הקצה הראשית הייתה השטח מתחת לעקומה (AUC); נקודות הקצה המשניות כללו מדדי איכות תמונה, מינון קרינה וממצאים מקריים.

שני הפרוטוקולים השיגו ביצועי אבחון מצוינים, עם רגישות/ספציפיות של 97.8%/100% עבור ULD-CT ו-98.9%/100% עבור SD-CT. ה-AUC היה 0.985 עבור ULD-CT לעומת 0.991 עבור SD-CT (הבדל < מרווח אי-נחיתות). המינון האפקטיבי הופחת ב-63% עם ULD-CT (P < 0.001). יחס האות לרעש ירד ב-37% (P < 0.001), אך קבלת האבחון (ציון ≥3) נשמרה על 94.4% לעומת 97.8% (P = 0.070). ממצאים מקרי זוהו ב-54 מטופלים (30.0%), כולל 19 ממצאים פוטנציאליים ליישום (10.6%) ו-6 ממצאים בעלי מובהקות גבוהה שדרשו הערכה דחופה.

CT במינון נמוך במיוחד מדגים דיוק אבחוני לא נמוך בהשוואה ל-SD-CT בזיהוי EFB, תוך הפחתת חשיפה לקרינה ביותר מ-60%. ממצאים אלו מראים פוטנציאל ל-ULD-CT כאמצעי קו ראשון לחשודים ב-EFB עד לאימות רב-מרכזי.

מבוא

בליעת גופים זרים נותרה תופעה חירום נפוצה ברחבי העולם, כאשר גופים זרים בוושט (EFBs) מהווים תת-קבוצה קלינית חשובה שלעיתים דורשת הדמיה דחופה או התערבות אנדוסקופית 1,2,3. סקירות רדיולוגיה עדכניות מדגישות כי CT הוא בעל ערך מיוחד כאשר הבדיקות שליליות, כאשר החפץ רדיו-לוסנטי, או חשודים לסיבוכים כמו חורב 1,2. אוכלוסיות מטופלות מיוחדות, כולל אנשים עם מוגבלויות שכליות או תקשורת לקויה, עשויות להופיע מאוחר או עם תסמינים לא טיפוסיים, ועלולות לבלוע חפצים שאינם מזון, חדים או מספר חפצים, מה שיוצר אתגרים אבחוניים וניהוליים נוספים4. מחקרים עדכניים בבתי חולים בסין מראים כי גופים זרים חדים והשפעות מזון נותרו גורמים נפוצים להופעת EFB במבוגרים ובמטופלים מבוגרים, אם כי נתוני השכיחות הארציים עדיין חסרים 5,6.

למרות החשיבות הקלינית של זיהוי מדויק של EFB, נותרו פערי ידע משמעותיים בנוגע לאסטרטגיות הדימות אופטימליות. הפרוטוקולים הנוכחיים בדרך כלל משתמשים במינוני קרינה סטנדרטיים שפותחו להדמיה כללית של בית החזה במקום פרמטרים ספציפיים לאינדיקציה המותאמים לבולטות גופים זרים, בעוד הנחיות להפחתת מינון מדגישות התאמת חשיפה למשימת האבחון7. יתרה מזאת, אף ששחזור איטרטיבי ושחזור למידה עמוקה אפשרו הפחתות קרינה משמעותיות ביישומי CT אחרים, השפעתם על זיהוי EFB לא הוערכה באופן שיטתי בניסויים אקראיים פרוספקטיביים8.

הערכת הדמיה מסורתית של חשודים ב-EFB התבססה על רדיוגרפיה פשוטה ואחריה וושט קונטרסט סלקטיבי או אנדוסקופיה לעצמים רדיולוסנטיים 1,3,9. עם זאת, טומוגרפיה ממוחשבת (CT) הפכה יותר ויותר לשיטה המועדפת בשל רגישותה הגבוהה לגופים זרים רדיופוקיים ורדיולוצנטיים. מחקרים הראו שרגישות ל-CT מתקרבת ל-100% לעומת 70%–80% בצילומי רנטגן רגילים, במיוחד עבור עצמות דג וחומרים אחרים בצפיפות נמוכה10,11. האופי החתך של CT מספק גם מידע חיוני על סיבוכים, כולל חור, יצירת מורסה וקרבה וסקולרית, שעשויים לשנות את ניהול המטופל12,13.

האימוץ הנרחב של CT העלה חששות לגבי חשיפה מצטברת לקרינה, במיוחד באוכלוסיות ילדים, שבהן הסיכון לסרטן לכל החיים מהדמיה רפואית הוא הגבוהביותר, 14,15. פרוטוקולי CT מסורתיים מספקים מינונים יעילים של 8–12 mSv לבדיקות חזה, מה שמוביל לפיתוח אסטרטגיות להפחתת מינון התואמות את עקרון "הנמוך ככל האפשר להשגה" והמלצות ניהול מינון מודרניות 7,16.

התקדמות טכנולוגית אחרונה אפשרה הפחתות דרמטיות במינונים תוך שמירה על איכות האבחון. אלגוריתמים לשחזור איטרטיבי כמו שחזור סטטיסטי אדפטיבי מפחיתים רעש תמונה בהשוואה להקרנה אחורית מסוננת, ומאפשרים מינוני קרינה נמוכיםיותר 17. הדור החדש ביותר של אלגוריתמים לשחזור תמונה בלמידה עמוקה (DLIR) מנצל רשתות עצביות קונבולוציונליות המאומנות על מערכי נתונים איכותיים להבחנה בין אות לרעש, ומשיגים הפחתת רעש עדיפה לעומת טכניקות איטרטיביות קונבנציונליות 8,18. מחקרים הראו ש-DLIR יכול לשמור על איכות תמונה אבחנתית במינוני קרינה נמוכים משמעותית מאלו שבפרוטוקולים סטנדרטיים19,20.

למרות ההבטחה לפרוטוקולי CT במינון נמוך במיוחד (ULD-CT), היישום שלהם במיוחד לזיהוי EFB נותר לא נחקר בניסויים אקראיים פרוספקטיביים. מחקרים קודמים על CT חזה במינון נמוך התמקדו בזיהוי גושים ריאתיים או בפתולוגיה כללית של בית החזה, ולא בדרישות האבחון הייחודיות של הערכת גופים זרים21,22. בנוסף, השפעת הפחתת המינון על זיהוי ממצאים קליניים רלוונטיים – ערך מוסף פוטנציאלי של הדמיית CT – לא הוערכה באופן שיטתי בהקשר זה23.

מחקר זה נועד לטפל בפערי ידע אלו על ידי ביצוע השוואה פרוספקטיבית בין ULD-CT ל-CT במינון סטנדרטי (SD-CT) לזיהוי EFB. השענו ש-(1) ULD-CT יוכיח אי-נחיתות ל-SD-CT מבחינת דיוק אבחוני (מרווח אי-נחיתות δ = 5%); (2) מינון הקרינה יופחת משמעותית תוך שמירה על איכות תמונה מקובלת; ו-(3) היתרון הרחב יותר של CT בשדה הראייה יאפשר זיהוי ממצאים מקריים רלוונטיים קלינית שעשויים להשפיע על ניהול המטופל מעבר לתלונה המוצגת.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

מחקר זה, אקראי, עיוור, נערך במרכז טיפול שלישי (בית החולים הראשון של אוניברסיטת הרפואה של חביי) בין ינואר 2024 ליוני 2025. מחקר זה נערך בהתאם להצהרת הלסינקי ואושר על ידי ועדת האתיקה של בית החולים הראשון של אוניברסיטת הרפואה של חביי (מספר אישור: [2025]YS-062), וכל המטופלים או האפוטרופוסים החוקיים שלהם נתנו הסכמה מודעת בכתב לפני ההרשמה. לקטינים, התקבלה הסכמה מדעת לפי גיל ויכולת: למשתתפים מתחת לגיל 8, התקבלה הסכמה מדעת בכתב מהאפוטרופוסים החוקיים שלהם, עם קבלת הסכמה נוספת מהילד כאשר ניתן להבין; למשתתפים בגילאי 8–17, התקבלה הסכמה מדעת בכתב הן מהקטין והן מהאפוטרופוס החוקי שלו, כאשר המידע נחשף ברמה המתאימה לגיל; משתתפים בגילאי 16–17 שהפגינו עצמאות כלכלית דרך הכנסתם מהעבודה נחשבו כבעלי יכולת אזרחית מלאה ויכלו להעניק הסכמה עצמאית. המחקר נרשם ברישום המחקרים הקליניים בבריטניה, מספר רישום ISRCTN13588740.

עיצוב המחקר
האקראיות של המטופלים בוצעה באמצעות רצף ממוחשב עם בלוקים משתנים בגדלים שונים (4, 6 ו-8) מסודרים לפי קבוצת גיל (ילדים < 18 לעומת מבוגרים ≥ 18 שנים). הסתרת ההקצאה נשמרה באמצעות מעטפות אטומות ואטומות שנפתחו מיד לפני סריקת ה-CT. כל מפרשי התמונה, האנדוסקופיסטים והמנתחים היו עיוורים להקצאת פרוטוקול ה-CT.

אוכלוסיית המחקר
קריטריוני הכללה
המשתתפים הזכאים היו מטופלים בגילאי 3–80 שהגיעו למחלקת מיון והופנו להערכת CT בהתבסס על פרוטוקולים מוסדיים (בעיקר עבור גופים זרים רדיולוצנטיים חשודים שאינם נראים ברדיוגרפיה רגילה, חשד קליני לסיבוכים, או צורך במיקום מדויק לפני ההתערבות), עם (1) היסטוריה של בליעת גוף זר בתוך 6 שעות מההצגה; (2) תסמינים המצביעים על חסימת הוושט, כולל דיספגיה, אודינופגיה, כאבי חזה או ריר יתר; ו-(3) הערכה אנדוסקופית או ניתוחית מתוכננת בתוך 12 שעות מהדמיית CT. חלון התקופה של 6 שעות נבחר כדי להבטיח שהמטופלים ייצגו תצוגות חריפות תוך מתן זמן מספק להדמיה והערכה אנדוסקופית, אם כי הדבר עשוי להגביל את ההכללה להופעות מאוחרות הנפוצות בסוגי גופים זרים מסוימים, כגון עצמות דג.

קריטריוני החרגה
המטופלים הוצאו מכלל אם היו להם (1) חוסר יציבות קרדיו-נשימתי חמור שדרש התערבות מיידית; (2) הריון או בדיקת הריון חיובית; (3) אלרגיה ידועה לחומר ניגוד (לסריקות משופרות כאשר יש סימן קליני); (4) ניתוח קודם לוושט או היצרות וושט ידועה; (5) שתלים מתכתיים הגורמים לארטיפקטים משמעותיים המשפיעים על >30% משטח ההערכה הוושטית; ו-(6) מדד מסת הגוף (BMI) > 40 ק"ג/מ'2 (עקב ירידה פוטנציאלית באיכות התמונה במינונים נמוכים במיוחד).

פרוטוקולי סריקת טומוגרפיה ממוחשבת
כל הבדיקות בוצעו על סורקי CT מרובי גלאים עם 256 פרוסות עם יכולות שחזור למידה עמוקה. המטופלים הוצבו על הגב עם ידיים מורמות מעל ראשם כאשר הדבר האפשרי. לא בוצעה חומר ניגוד אוראלי כדי למנוע טשטוש גופים זרים או עיכוב האנדוסקופיה.

פרוטוקול SD-CT השתמש בפרמטרים התואמים לפרוטוקול CT החזה השגרתי במוסד שלנו: מתח צינור של 120 קילווולט, זרם צינור ייחוס של 200 mA עם מודולציה אוטומטית של זרם צינור (ATCM) מופעל, זמן סיבוב של 0.5 שניות, גובה רוח של 0.992, וקולימציה של 0.625 מ"מ. התמונות שוחזרו באמצעות הקרנה אחורית מסוננת עם שילוב שחזור סטטיסטי איטרטיבי של 30%, המייצגת את התקן הקליני הנוכחי באתר המשתתף. ההיגיון ל-120 קילו-וולט התבסס על פרוטוקולי הדמיה סטנדרטיים של בית החזה שהיו מותאמים למטרות אבחון כללי.

פרוטוקול ULD-CT השתמש באסטרטגיות הפחתת מינון אגרסיביות: מתח צינור של 100 קילו-וולט, זרם צינור ייחוס של 50 mA עם ATCM (טווח 10–80 mA), וזמן סיבוב וזווית זהים לאלו של פרוטוקול SD. פרמטרי 100 kV/50 mA נבחרו בהתבסס על מחקרים ראשוניים של פנטום שהראו שמירה על בולטות גופים זרים במצבים אלו בשילוב עם שחזור מתקדם. הנתונים הגולמיים שוחזרו באמצעות מיזוג שחזור סטטיסטי איטרטיבי אדפטיבי של 80%, ואחריו DLIR בעוצמה בינוני. גישה זו של שחזור כפול מקסימה הפחתת רעש תוך שמירה על פרטים אנטומיים והימנעות מהמראה הפלסטי שלעיתים קשור לשחזור איטרטיבי אגרסיבי בלבד.

בשני הפרוטוקולים, התמונות שוחזרו בעובי חיתוך של 0.625 מ"מ עם חפיפה של 0.5 מ"מ כדי לאפשר רפורמות רב-מישוריות. טווח הסריקה התרחב מהצוואר התחתון (רמת C3) דרך החיבור של מערכת העיכול, עם מיקום מדויק כדי למזער הכללת רקמת השד אצל נשים. תכונות הפחתת מינון, כולל מודולציית זרם צינורות מבוססת איברים וקולימציה אדפטיבית, הופעלו בכל הסריקות.

איסוף נתונים ומשתנים
מאפייני המטופל
הנתונים הדמוגרפיים והקליניים שנאספו כללו גיל, מין, BMI, תסמינים מוצגים, זמן מהבליעה ועד ההדמיה, סוג גוף זר שדווח על פי היסטוריה, מחלות נלוות רלוונטיות (סוכרת, מחלת ריאות חסימתית כרונית, ממאירות קודמת בחזה), ובדיקות CT קודמות בתוך 6 חודשים.

מאפייני גוף זר
למקרים מאומתים של EFB, תועדו הדברים הבאים: (1) הרכב החומר (עצם, מתכת, בולוס מזון, פלסטיק, אחרים); (2) הממד המרבי שנמדד ב-CT; (3) החלשה ביחידות האונספילד (HU) שנמדדה באמצעות אזור עניין סטנדרטי של 5 מ"מ רבוע ; (4) מיקום אנטומי תוך שימוש בנקודות ציון מבוססות (צוואר הרחם C3–C7, עליון החזה T1–T4, מרכז החזה T5–T8, החזה התחתון T9–T12); ו-(5) נוכחות סיבוכים, כולל חור, פנאומומדיסטינום או יצירת אבצס.

הערכת איכות תמונה
מדדי איכות התמונה האובייקטיביים נמדדו על ידי פיזיקאי רפואי שהיה עיוור להקצאת הפרוטוקול. יחס האות לרעש (SNR) חושב כהחלשה ממוצעת של האאורטה היורדת חלקי סטיית התקן של שומן תת-עורי. יחס הניגודיות לרעש חושב כהפרש בהחלשה בין דם אאורטה לשריר הפרהספינלי חלקי רעש התמונה. כדי להתאים טוב יותר למשימת האבחון, בוצעו מדידות נוספות בשומן הפאראזופגיאלי. המדידות בוצעו על תמונות אקסיאליות בשלוש רמות סטנדרטיות (קשת אאורטה, קרינה ואמצע הוושט) עם אזורים מעגליים (150 מ"מ 2) הממוקמים בעקביות באמצעות נקודות ציון אנטומיות.

איכות התמונה הסובייקטיבית הוערכה באופן עצמאי על ידי שני רדיולוגים של בית החזה עם 8 שנים ו-12 שנות ניסיון. התמונות נבדקו בתחנות עבודה אבחנתיות באמצעות הגדרות סטנדרטיות של חלונות רקמות רכות וריאות (רוחב חלון: 350 HU, גובה חלון: 40 HU לרקמות רכות; רוחב חלון: 1,500 HU, גובה חלון: -600 HU להערכת ריאות), בהתאם לעקרונות שגרתי של CT חזה וזיהוי ממצאים24. הקוראים דירגו את הפרמטרים הבאים בסולם ליקרט בן 5 נקודות: (1) הגדרת קצה של המבנים המדיסטינליים; (2) רעש תמונה; (3) ביטחון אבחוני לגילוי גופים זרים; ו-(4) איכות אבחון כללית. ציון ≥3 נחשב מקובל אבחנתית. הפערים בין הקוראים נפתרו באמצעות סקירה קונצנזוס, כאשר ציון הקונצנזוס שימש לניתוח. ההסכמה בין הקוראים הוערכה באמצעות סטטיסטיקות קאפה משוקללות.

מדדי מינון קרינה
נמדד הנפח, מדד המינון CT (CTDIvol) והמוצר באורך המנה נרשמו בכל בדיקה. המינון האפקטיבי (ED) חושב באמצעות גורמי המרה ספציפיים לגיל ולמין (k = 0.014 mSv·mGy⁻1·cm⁻1 למבוגרים; גורמים מותאמים לגיל למטופלים ילדים) בהתבסס על פרסום הוועדה הבינלאומית להגנה רדיולוגית 103 המלצות25. הערכות מינון ספציפיות לגודל חושבו באמצעות מידות קדמיות ואחוריות וצדדיות של המטופל שנמדדו בגובה החזה המרכזי.

תקן ייחוס
התקן הייחוס לנוכחות ומיקום גופים זרים נקבע באמצעות ויזואליזציה אנדוסקופית או ממצאים כירורגיים שבוצעו בתוך 12 שעות מהדמיית CT לכל המטופלים האקראיים, ללא קשר להקצת פרוטוקול ה-CT או לתוצאת ה-CT. דוחות האנדוסקופיה נבדקו על ידי שני גסטרואנטרולוגים כדי לאשר את מאפייני הגוף הזר והמיקום האנטומי באמצעות סימני דרך סטנדרטיים. כאשר אנדוסקופיה או ניתוח לא זיהו גוף זר ששמר, מעקב קליני לאחר 30 יום באמצעות סקירת תיקים וקשר טלפוני אישר היעדר גופים זרים שהוחמצו, עם בירור ספציפי לגבי ביקורים חוזרים, סיבוכים מאוחרים, או הצורך בהדמיה חוזרת או אנדוסקופיה. יישום תקן ייחוס אחיד שימש למזעור הטיית אימות דיפרנציאלית.

ממצאים מקריים
כל בדיקות ה-CT נבדקו באופן שיטתי לממצאים מקריים שאינם קשורים לאינדיקציה להדמיה על ידי אותם שני רדיולוגים שביצעו את הערכת האיכות. הממצאים סווגו לפי מיקום אנטומי (ריאתי, מדיסטינלי, קרדיווסקולרי, בטן עליונה, עצם ואחר) ומשמעות קלינית. המשמעות הקלינית סווגה כך: (1) נמוכה — ממצאים שאינם דורשים מעקב (למשל, ציסטות כבדיות פשוטות, שינויים ניווניים בעמוד השדרה); (2) ממצאים בינוניים שעשויים לדרוש הדמיה נוספת (למשל, גושים בלוטת התריס > 1 ס"מ, גושים לא ברורים של יותרת הכליה); (3) ממצאים גבוהים הדורשים הערכה או התערבות דחופה (למשל, גושים ריאתיים חשודים, מפרצת אאורטה > 5 ס"מ, גושי שד חשודים). נרשמו התפלגויות גיל ומין של הממצאים המקריים, ונתיבי ניהול במורד הזרם תועדו לכל הממצאים המעשיים.

ניתוח סטטיסטי
חישוב גודל מדגם
גודל המדגם חושב על בסיס נקודת הסיום העיקרית של דיוק האבחון (השטח מתחת לעקומה; AUC). בהנחה של AUC במינון סטנדרטי של 0.97 בהתבסס על הספרות ו-AUC צפוי של 0.95, נבחר מרווח אי-נחיתות של 5 נקודות אחוז מראש, מכיוון שאובדן AUC מעל 0.05 יהיה משמעותי קלינית מספיק כדי לשנות את מיון ההדמיה, בעוד שהפחתה קטנה יותר נחשבה מקובלת כאשר מאוזנת מול הפחתה משמעותית בקרינה ואישור חובה באנדוסקופיה או כירורגית. באמצעות אלפא חד-צדדית של 0.025, 80% עוצמה, קבוצות מטופלים עצמאיות, והנחות גודל מדגם מבוססות ROC לבדיקות דיוקאבחנתי 26, נדרשו 166 מטופלים. בהתחשב בשיעור נשירה של 8% או כישלון טכני, היעד היה 180 מטופלים.

ניתוח ראשוני
הניתוח הראשוני השווה את השטח מתחת לעקומת מאפיין הפעולה של המקלט (ROC) בין ULD-CT ל-SD-CT לזיהוי גופים זרים. הוכרז אי-נחיתות אם הגבול התחתון של רווח האמון (CI) של 95% להפרש AUC (ULD-CT פחות SD-CT) עלה על -0.05, ועקומות ROC נבנו באמצעות ציוני ביטחון רדיולוגים (בסולם 1–5) כמשתנה האבחון. מכיוון שמדובר בעיצוב במקביל עם קבוצות מטופלים עצמאיות, שיטה DeLong להשוואה עצמאית של עקומת ROC שימשה לבדיקות סטטיסטיות27. ציוני הקוראים נמדדו בממוצע כאשר שני הקוראים סיפקו הערכות, וממוצע זה שימש כמשתנה אבחוני לניתוח ROC. מכני רגישות וספציפיות מייצגים יחידות החלטה אבחנתיות חיוביות ותקן ייחוסי שליליות, בהתאמה, ולא את סך כל המשתתפים האקראיים בכל זרוע פרוטוקול.

ניתוחים משניים
בהינתן עיצוב אקראי בזרוע מקבילה, כל הניתוחים ההשוואתיים השתמשו בשיטות מדגם עצמאי. משתנים רציפים (מדדי מינון, ציוני איכות תמונה) הושוו בין פרוטוקולים באמצעות מבחני t במדגם עצמאי או מבחני Mann-Whitney U המבוססים על נורמליות התפלגות שהוערכו על ידי בדיקת שפירו-וילק. משתנים קטגוריים הושוו באמצעות מבחני כי-ריבוע או מבחני פישר המדויקים לפרופורציות לא מזווגות. הרגישות, הספציפיות והדיוק הושוו באמצעות מבחני CI של וולד ומבחני חי-ריבוע עבור דגימות עצמאיות. ההסכמה בין הקוראים הוערכה באמצעות סטטיסטיקות קאפה משוקללות עם משקלים ריבועיים בכל זרוע פרוטוקול בנפרד.

ניתוחי תת-קבוצות בחנו את ביצועי האבחון המסווגים לפי (1) קבוצת גיל (ילדים מול מבוגרים); (2) צפיפות גופים זרים (> 100 גבוה לעומת נמוך ≤ 100 HU); (3) קטגוריות BMI (<25, 25–30, >30 ק"ג/מ'2); ו-(4) מיקום אנטומי (הוושט הצווארי מול הוושט החזה). מונחי אינטראקציה נבדקו רשמית באמצעות מודלים של רגרסיה לוגיסטית.

רגרסיה לוגיסטית רב-משתנית זיהתה מנבאים של גופים זרים שהוחמצו או לא מוגדרים, עם משתנים מועמדים כגון גודל גוף זר, צפיפות, מיקום אנטומי, BMI של מטופל, רעש תמונה (SNR) ואלגוריתם שחזור. מונחי אינטראקציה לצפיפות × פרוטוקול ו-BMI × פרוטוקול נכללו בהתבסס על השערות מראש. בחירת מודל התבססה על חיסול לאחור עם סף שמירה של P < 0.10.

לממצאים מקריים, מכיוון שהמטופלים חולקו באקראי לפרוטוקולים שונים ולא עברו את שתי הסריקות, חישובי רגישות והסכמה בין הפרוטוקולים לא היו מתאימים והוסרו מהניתוח. במקום זאת, השווינו את השכיחות וההתפלגות של ממצאים מקריים בין פרוטוקולים באמצעות מבחני חי-ריבוע.

בדיקות מוגברות בניגוד (שבוצעו ב-23 מטופלים בזרוע SD-CT ו-21 מטופלים בזרוע ULD-CT בהתבסס על אינדיקציה קלינית להערכה וסקולרית או מדיסטינית) נותחו בנפרד כדי להעריך את ההשפעה על ביטחון האבחון ועל גילוי ממצאים מקריים.

כל הניתוחים התבססו על עקרונות הכוונה לטיפול. הנתונים החסרים (<2% בסך הכל) טופלו באמצעות העברה מרובה עם 10 מערכי נתונים מיוחסים. ניתוחים סטטיסטיים בוצעו באמצעות גרסה R 4.3.2 וגרסת MedCalc 20.0. ערכי P דו-צדדיים < 0.05 נחשבו מובהקים סטטיסטית, למעט בניתוח הראשוני של אי-נחיתות.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

דמוגרפיה של מטופלים ופרמטרי סריקה
בין ינואר 2024 ליוני 2025, 198 מטופלים הוערכו לזכאות (איור משלים 1). שמונה-עשר מטופלים הוצאו (8 עקב אינדיקציות ניתוחיות מיידיות, 6 עם BMI >40 ק"ג/מייל 2, ו-4 שסירבו להסכמה), והשאירו 180 מטופלים שחולקו באקראי באופן שווה לפי פרוטוקולי SD-CT ו-ULD-CT. כל המטופלים השלימו את פרוטוקול ה-CT שהוקצה להם ואת הערכת תקן ההפניה. טבלה 1 מסכמת את הדמוגרפיה הבסיסית ופרמטרי הסריקה. הקבוצות היו ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

ניסוי אקראי פרוספקטיבי זה מראה כי ULD-CT עם DLIR משיג דיוק אבחנתי שאינו נחות מזה של SD-CT בזיהוי EFB, תוך הפחתת חשיפה לקרינה ב-63%. הגילוי המתמשך של ממצאים מקריים קליניים משמעותיים מצביע על כך שהפחתת המינון אינה חייבת לפגוע בתועלת המשנית החשובה הזו, מה שתומך בפוטנציאל של ULD-CT כאסטרטגיית הדמיה ראשית לחשודים ב-EFB באוכלוסיות מבוגרים וילדים. ההצלחה של הפחתה דרמטית במינון תוך שמירה על דיוק האבחון נובעת ממספר גורמים סינרגטיים. ראשית, הניגודיות הגבוהה המובנית בין רוב הגופים הזרים לרקמות הרכו...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

לאף אחד מהמחברים אין ניגודי עניינים אישיים, כלכליים, מסחריים או אקדמיים.

תודות

המחקר נערך במימון פרויקט המחקר המרכזי למדעי הרפואה של מחוז חביי (מס' 20180252).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
Advantage Workstation (AW) 4.7GE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/imaging-applications/advanced-visualization-applications/advantage-workstationתחנת עבודה להדמיה
ASiR-V (Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-V)GE HealthcareN/Aבנייה מחדש איטרטיבית סטטיסטית אדפטיבית
AW Server 3.2 Ext 4.0GE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/advanced-visualization-platforms/aw-serverתוכנת מערכת CT
Centricity Universal Viewer 6.0GE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/software/enterprise-imaging/centricity-universal-viewerמציג PACS
MedCalc version 20.0 (MedCalc Software; RRID:SCR_015044)MedCalc SoftwareVersion 20.0סטטיסטיקה רפואית
Organ Dose ModulationGE HealthcareN/Aמודולציה של זרם צינורית מבוססת אברים
pROC package for RCRAN RepositoryVersion 1.18.4ניתוח עקומת ROC
R version 4.3.2 (R Foundation for Statistical Computing)R FoundationRRID:SCR_001905חישוב סטטיסטי
Revolution CT (256-slice)GE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/computed-tomography/revolutionסורק CT
Smart mAGE HealthcareN/Aמודולציה אוטומטית של זרם צינורית
Standard kernel (soft tissue)GE HealthcareN/Aגרעין בנייה מחדש
TrueFidelity DLIR (Deep Learning Image Reconstruction), Medium strengthGE Healthcarehttps://www.gehealthcare.com/en-us/products/computed-tomography/applications/true-fidelityבנייה מחדש של תמונה עם למידת עומק

מקורות

  1. Lee SM, Baek SE, Lee CW, Kim YC, Kim MJ. Foreign body ingestion: Radiologic evaluation, findings, and management. Korean J Radiol. 2025;26(7):638-649.
  2. Klein A, Ovnat-Tamir S, Marom T, Gluck O, Rabinovics N, Shemesh S. Fish bone foreign body: The role of imaging. Int Arch Otorhinolaryngol. 2019;23(1):110-115.
  3. Rodriguez H, et al. Management of foreign bodies in the airway and oesophagus. Int J Pediatr Otorhinolaryngol. 2012;76(Suppl 1):S84-91.
  4. Topaloglu O, et al. Diagnosis, treatment, and management of esophageal foreign bodies in patients with mental retardation: A retrospective study from three centers. Turk Gogus Kalp Dama. 2024;32(2):179-184.
  5. Xu J, Chen B, Liu Y. Clinical outcomes of sharp esophageal foreign bodies in elderly patients: A retrospective study from Wuhan, China. Front Med. 2025;12:1653609.
  6. Liu B, Kuang S, Cao M, Li X. Esophageal foreign bodies: A retrospective analysis of 275 cases. J Thorac Dis. 2025;17(6):4136-4144.
  7. McCollough CH, Bruesewitz MR, Kofler JM Jr. CT dose reduction and dose management tools: Overview of available options. Radiographics. 2006;26(2):503-512.
  8. Greffier J, et al. Image quality and dose reduction opportunity of deep learning image reconstruction algorithm for CT: A phantom study. Eur Radiol. 2020;30(7):3951-3959.
  9. Das D, May G. Best evidence topic report. Is CT effective in cases of upper oesophageal fish bone ingestion? Emerg Med J. 2007;24(1):48-49.
  10. Braverman I, Gomori JM, Polv O, Saah D. The role of CT imaging in the evaluation of cervical esophageal foreign bodies. J Otolaryngol. 1993;22(4):311-314.
  11. Eliashar R, Dano I, Dangoor E, Scialom S, Regev E, Sichel JY. Computed tomography diagnosis of esophageal bone impaction: A prospective study. Ann Otol Rhinol Laryngol. 1999;108(7 Pt 1):708-710.
  12. Marco De Lucas E, et al. Value of helical computed tomography in the management of upper esophageal foreign bodies. Acta Radiol. 2004;45(4):369-374.
  13. Liu YC, Zhou SH, Ling L, Lv H, Lu HS, Guan RF. Value of helical computed tomography in the early diagnosis of esophageal foreign bodies in adults. Am J Emerg Med. 2013;31(9):1328-1332.
  14. Brenner DJ, Hall EJ. Computed tomography—An increasing source of radiation exposure. N Engl J Med. 2007;357(22):2277-2284.
  15. Strauss KJ, Kaste SC. The ALARA (as low as reasonably achievable) concept in pediatric CT intelligent dose reduction. Multidisciplinary conference organized by the Society of Pediatric Radiology. August 18-19, 2001. Pediatr Radiol. 2002;32(4):217-313.
  16. Strauss KJ, et al. Image gently: Ten steps you can take to optimize image quality and lower CT dose for pediatric patients. AJR Am J Roentgenol. 2010;194(4):868-873.
  17. Singh S, et al. Abdominal CT: Comparison of adaptive statistical iterative and filtered back projection reconstruction techniques. Radiology. 2010;257(2):373-383.
  18. Akagi M, et al. Deep learning reconstruction improves image quality of abdominal ultra-high-resolution CT. Eur Radiol. 2019;29(11):6163-6171.
  19. Kim JH, Yoon HJ, Lee E, Kim I, Cha YK, Bak SH. Validation of deep-learning image reconstruction for low-dose chest computed tomography scan: Emphasis on image quality and noise. Korean J Radiol. 2021;22(1):131-138.
  20. Nakamura Y, et al. Deep learning-based CT image reconstruction: Initial evaluation targeting hypovascular hepatic metastases. Radiol Artif Intell. 2019;1(6):e180011.
  21. Jiang B, et al. Deep learning reconstruction shows better lung nodule detection for ultra-low-dose chest CT. Radiology. 2022;303(1):202-212.
  22. Park C, Choo KS, Jung Y, Jeong HS, Hwang JY, Yun MS. CT iterative vs deep learning reconstruction: Comparison of noise and sharpness. Eur Radiol. 2021;31(5):3156-3164.
  23. O'Sullivan JW, Muntinga T, Grigg S, Ioannidis JPA. Prevalence and outcomes of incidental imaging findings: Umbrella review. BMJ. 2018;361:k2387.
  24. Barrett JF, Keat N. Artifacts in CT: Recognition and avoidance. Radiographics. 2004;24(6):1679-1691.
  25. The 2007 recommendations of the International Commission on Radiological Protection. ICRP Publication 103. Ann ICRP. 2007;37(2-4):1-332.
  26. Obuchowski NA, McClish DK. Sample size determination for diagnostic accuracy studies involving binormal ROC curve indices. Stat Med. 1997;16(13):1529-1542.
  27. DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: A nonparametric approach. Biometrics. 1988;44(3):837-845.
  28. Venkatesh SH, Venkatanarasimha Karaddi NK. CT findings of accidental fish bone ingestion and its complications. Diagn Interv Radiol. 2016;22(2):156-160.
  29. Takada M, Kashiwagi R, Sakane M, Tabata F, Kuroda Y. 3D-CT diagnosis for ingested foreign bodies. Am J Emerg Med. 2000;18(2):192-193.
  30. Hsieh J, Liu E, Nett B, Tang J, Thibault JB, Sahney S. A new era of image reconstruction: TrueFidelity™. Technical white paper. GE Healthcare; 2019: https://www.gehealthcare.com/-/jssmedia/gehc/us/files/products/computed-tomography/revolution-family/revolution-apex/truefidelity-white-paper-jb68676xx-doc2287426_13nov2023.pdf?rev=43dd9d519d2546d28dcee020ff160edb.
  31. Noda Y, et al. Deep learning image reconstruction for pancreatic low-dose computed tomography: Comparison with hybrid iterative reconstruction. Abdom Radiol (NY). 2021;46(9):4238-4244.
  32. Yu L, Li H, Fletcher JG, McCollough CH. Automatic selection of tube potential for radiation dose reduction in CT: A general strategy. Med Phys. 2010;37(1):234-243.
  33. National Research Council. Health risks from exposure to low levels of ionizing radiation: BEIR VII Phase 2. National Academies Press; Washington, DC; 2006.
  34. Shishido T, Suzuki J, Ikeda R, Kobayashi Y, Katori Y. Characteristics of fishbone foreign bodies in the upper aero-digestive tract: The importance of identifying the species of fish. PLoS One. 2021;16(8):e0255947.
  35. Corbisiero MF, Wershoven N, Clary M, Cervenka B. Traumatic vocal fold paralysis from fishbone foreign body: Diagnosis and management. Laryngoscope. 2024;134(12):5062-5065.
  36. Jacobs PC, Mali WP, Grobbee DE, van der Graaf Y. Prevalence of incidental findings in computed tomographic screening of the chest: A systematic review. J Comput Assist Tomogr. 2008;32(2):214-221.
  37. MacMahon H, et al. Guidelines for management of incidental pulmonary nodules detected on CT images: From the Fleischner Society 2017. Radiology. 2017;284(1):228-243.
  38. Berrington de Gonzalez A, et al. Projected cancer risks from computed tomographic scans performed in the United States in 2007. Arch Intern Med. 2009;169(22):2071-2077.
  39. Pickhardt PJ, et al. Unsuspected extracolonic findings at screening CT colonography: Clinical and economic impact. Radiology. 2008;249(1):151-159.
  40. Zacharias C, et al. Pediatric CT: Strategies to lower radiation dose. AJR Am J Roentgenol. 2013;200(5):950-956.
  41. Sammer MBK, et al. Chest CT for the diagnosis of pediatric esophageal foreign bodies. Curr Probl Diagn Radiol. 2021;50(5):566-570.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

רפואהגיליון 234גיליון 234חשיפה לקרינהאבחנתי
צרו קשר
המליצו לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

זכויות יוצרים © 2026 MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.