比较VELSCOPE与VITAL STAINS在诊断(常见)口腔潜在恶性疾病中的有效性:一项观察性研究

《Journal of Stomatology Oral and Maxillofacial Surgery》:COMPARING THE EFFICACY OF VELSCOPE WITH VITAL STAINS IN THE DIAGNOSIS OF (COMMON)ORAL POTENTIALLY MALIGNANT DISORDERS AN OBSERVATIONAL STUDY

【字体: 时间:2025年09月19日 来源:Journal of Stomatology Oral and Maxillofacial Surgery 2

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  口腔黏膜潜在恶性病变的筛查方法比较:一项纳入30例OL、OLP和OSMF患者的队列研究显示,VELscope在口腔白斑和纤维化中敏感性达100%,但特异性不足;Toluidine blue在扁平苔藓中AUC最高(0.524)。所有非侵入性检测均无法独立确诊,需结合活检。

  
拉梅什·塔塔普迪博士|N. 索米娅·维马拉博士|拉维坎特·马尼亚姆|普拉瓦利卡·G博士|B. 阿南达·巴布博士|M. 维拉·库玛丽博士|乌杰瓦拉·萨希蒂·N博士
印度比马瓦拉姆维什努牙科学院口腔医学与放射科,邮编534202

摘要

目的

口腔潜在恶性病变(OPMDs)是一组具有较高恶性转化风险的口腔黏膜病变。尽管活检是这些病变诊断的金标准,但早期发现至关重要,这凸显了引入更可靠的非侵入性筛查方法的必要性。本研究旨在比较VELscope与活组织染色技术在检测OPMDs早期病变(如口腔白斑(OL)、口腔扁平苔藓(OLP)和口腔黏膜下纤维化(OSMF)方面的有效性,并通过组织病理学进行确认。

研究设计

本研究共纳入了30名临床诊断为OL、OLP或OSMF的患者。所有患者均接受了VELscope检查,随后进行了活组织染色。通过这些技术检测出阳性的病变部位被选定并进行活检。组织病理学结果记录为是否存在病变。

结果

在30名参与者中,83.3%的病例显示有病变。对于OL,VELscope的诊断效能最高(AUC = 0.458),但其敏感性和特异性较低。在OLP中,甲苯胺蓝(AUC = 0.524)因较高的阳性预测值而最接近组织病理学结果。在OSMF中,VELscope的敏感性为100%,但其较低的特异性和阴性预测值限制了其可靠性。总体而言,没有任何一种诊断辅助方法能独立于组织病理学结果。

结论

VELscope在口腔白斑和OSMF的诊断中表现出相对较好的效果,而甲苯胺蓝在口腔扁平苔藓中的表现略好,因为其具有较高的阳性预测值。由于这些诊断工具的特异性和阴性预测值较低,它们不能单独作为诊断方法使用。它们可以作为辅助工具来指导活检部位的选择,但组织病理学仍是确诊的金标准。

部分内容

引言

口腔恶性肿瘤是头颈部癌症的主要原因。全球每年约有12万人罹患口腔鳞状细胞癌(OSCC)。头颈部癌症的五年生存率强调了早期发现这些病变的必要性。印度被认为是全球口腔癌症的中心,男性发病率较高[1]。尽管存在这一重大全球负担,但印度的癌症登记系统仅覆盖了普通人群的10%

材料与方法

本研究于2022年10月至2023年2月在口腔医学与放射科的门诊部门进行,并获得了机构研究与伦理委员会的批准。关于样本量,使用G Power 3.1.9.4软件进行了事后分析,α错误概率为0.05,效应量为0.67,采用双尾检验。该研究的功效(1-β)为0.88,表明研究具有较高的统计功效。

结果

共有30名参与者被分为三组,每组10人,分别临床诊断为口腔白斑、口腔扁平苔藓和口腔黏膜下纤维化。组织病理学结果显示,83.3%的病例存在病变。对于口腔白斑,VELscope的诊断效能最高(AUC = 0.458),但敏感性和特异性较低。在口腔扁平苔藓中,甲苯胺蓝的阳性预测值最高(AUC = 0.524),接近组织病理学结果。在口腔黏膜下纤维化中,VELscope的敏感性为100%,但由于阴性预测值较低,其可靠性受到限制。总体而言,没有任何一种诊断辅助方法能独立于组织病理学结果。

讨论

本研究旨在评估VELscope及不同染色方法在早期诊断潜在恶性病变(如口腔白斑、口腔扁平苔藓和口腔黏膜下纤维化)方面的有效性。
VELscope(视觉增强病变镜)由Lane等人开发,是一种便携式、手持式、非接触式设备,可降低交叉污染的风险,使其成为大规模筛查的理想诊断工具。它发出蓝紫色光(400–460 nm)

结论

这些辅助工具的主要用途是在临床评估中辅助识别可疑病变。由于它们的准确性和预测值有限,这些方法应仅作为全面口腔检查的补充工具,而不能单独作为诊断方法。最终诊断和管理决策仍应依赖于组织病理学评估。

未引用参考文献

[5]

作者贡献声明

拉梅什·塔塔普迪博士:正式分析、概念构思。N. 索米娅·维马拉博士:撰写初稿、验证、监督、方法学设计、研究实施、概念构思。拉维坎特·马尼亚姆:研究实施。普拉瓦利卡·G博士:方法学设计、研究实施。B. 阿南达·巴布博士:验证、数据可视化、撰写与编辑。M. 维拉·库玛丽博士:撰写与编辑、监督。乌杰瓦拉·萨希蒂·N博士:方法学设计、概念构思。

利益冲突声明

作者声明没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。
作者是该期刊的编委会成员/主编/副主编/客座编辑,未参与文章的审稿或发表决定。
作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系:
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