Cervical lymphadenopathy in Children: a diagnostic tree analysis model based on US and clinical findings

Abstract

Purpose: To establish a diagnostic tree analysis (DTA) model based on ultrasonography (US) findings and clinical characteristics for differential diagnosis of common cervical lymphadenopathy in children.

Materials and Methods: A total of 242 patients (131 boys, 111 girls; mean age, 11.2±0.3 years; range, 1 month to 18 years) with pathologically confirmed Kikuchi disease (n=127), reactive hyperplasia (n=64), lymphoma (n=24), or suppurative lymphadenitis (n=27) who underwent neck US were included. US images were retrospectively reviewed to assess lymph node (LN) characteristics and clinical information was collected from patient records. DTA models were created using a classification and regression tree algorithm on the basis of US imaging and clinical findings. The patients were randomly divided into training (70%, 170/242) and validation (30%, 72/242) datasets to assess the diagnostic performance of the DTA models.

Results: In the DTA model based on all predictors, perinodal fat hyperechogenicity, LN echogenicity, and short diameter of the largest LN were significant predictors for differential diagnosis of cervical lymphadenopathy (overall accuracy, 85.3% and 83.3% in the training and validation datasets, respectively). In the model based on categorical parameters alone, perinodal fat hyperechogenicity, LN echogenicity, and loss of fatty hilum were significant predictors (overall accuracy, 84.7% and 86.1% in the training and validation datasets, respectively).

Conclusions: Perinodal fat hyperechogenicity, heterogeneous echotexture, short diameter of the largest LN, and loss of fatty hilum were significant US findings in the DTA for differential diagnosis of cervical lymphadenopathy in children. However, the application of short-diameter cutoff values is limited by population diversity, and other clinical and radiological findings should be taken into account.

목적: 소아의 경부 림프절 비대를 감별하는데 도움을 줄 수 있는 진단나무모형을 초음파와 임상 소견에 근거하여 만들고자 한다.

대상 및 방법: 2012년 1월부터 2018년 12월까지 경부 림프절 초음파를 시행하고, 침 생검 혹은 수술적 생검을 시행 받은 18세 이하 환자 중 반응성 림프절 증식, 화농성 림프절염, 키쿠치병, 림프종으로 확진 된 18세 이하 환자, 총 242명의 (131명의 남아, 111명의 여아, 평균 나이 11.2 ± 0.3세, 연령 범위 1개월–18세)이 연구대상으로 포함되었다.

진단 당시의 의무기록을 후향적으로 분석하여 연령, 성별, 경부 압통/열감/홍반, 발열, 간비대, 비비대, 항생제 복용 여부, 혈액학적 검사결과 (백혈구 수, CRP, ESR)를 확인하였다.

병리적인 진단 2주내에 시행된 초음파 영상을 두명의 영상의학과 의사가 후향적으로 분석하여 비대 된 림프절 위치, 개수, 분포, 크기, 에코 정도 및 균질성, 경계, 괴사의 여부, 석회화의 여부, 림프절 주변 지방 에코 증가, 정상적인 림프절 문 (fatty hilum)의 소실 여부, 색조 도플러 영상 소견 등을 평가하였다.

이로부터 얻어진 임상, 영상소견을 분류회귀나무 (classification and regression tree, CART) 알고리즘을 이용해 진단나무모형을 개발했다. 총 데이터를 무작위로 분류하여 70%는 훈련 데이터로, 나머지 30%는 검증 데이터로 분석하여 진단나무모형의 진단력을 평가하였다. 결과: 모든 예측 인자에 기초한 진단나무모형에서 림프절 주변 고에코, 림프절 내부 에코의 균일성 및 가장 큰 림프절의 짧은 직경은 경부 림프절 병증의 감별 진단을 위한 진단 알고리즘에서 유의한 예측 인자였다. 훈련 데이터세트에서 진단나무모형의 진단 정확도는 85.3%, 검증 데이터 세트에서의 정확도는 83.3% 였다.

범주형 변수만을 이용한 DTA 모델에서는 림프절 주변 고에코, 림프절 내부 에코의 균일성, 림프절 지방문의 소실이 진단에 중요한 예측 인자였으며 훈련 데이터세트에서 진단나무모형의 진단 정확도는 84.7%, 검증 데이터 세트에서는 86.1%를 보였다.

결론: 소아의 경부 림프절 비대를 감별 진단하기 위해 초음파 소견 및 임상 소견에 근거하여 만든 진단나무모형에서 림프절 주변 고에코, 림프절 내부 에코의 균일성, 가장 큰 림프절의 짧은 직경, 림프절 지방문의 소실이 유의한 결정 인자였다. 그러나 가장 큰 림프절의 짧은 직경은 우리 연구 이외의 환자군에서 적용하는데 제한이 있으므로 환자의 임상 소견 및 다른 초음파 소견도 함께 고려하여야 한다.