Выход
Вход/Login
 
E-mail
Пароль/Password
Забыли пароль?
Введите E-mail и жмите тут. Пароль будет выслан на указанный адрес
Войти (LogIn)

 

Если вы первый раз здесь, то зарегистрируйтесь

Регистрация/Sign Up
Полное имя (Ф И О)/Full name
E-mail
Повторите E-mail
Телефон/Phone
Зарегистрироваться,
на ваш E-mail будет выслан временный пароль

Нажимая кнопку Зарегистрироваться, вы соглашаетесь с Правилами сайта и Политикой Конфиденциальности http://vidar.ru/rules.asp

 

Медицинская литература. Новинки


 

 

 

 

 

 
вce журналы << Ультразвуковая и функциональная диагностика << 2023 год << №2 <<
стр.34
отметить
статью

Дифференциальная ультразвуковая диагностика доброкачественных и злокачественных опухолей яичников: диагностические модели, алгоритмы, стратификационные системы, консенсусы (1990–2023)

Буланов М. Н., Чекалова М. А., Мазуркевич М. В., Ветшева Н. Н.
Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf
Буланов М. Н. - ГБУЗ Владимирской области “Областная клиническая больница”; ФГБОУ ВПО “Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого”, doctorbulanov@gmail.com,
Чекалова М. А. - ФГБУ “Федеральный научный клинический центр специализированных видов медицинской помощи и медицинских технологий Федерального медико-биологического агентства (ФМБА)” Российской Федерации,
Мазуркевич М. В. - ГБУЗ города Москвы “Городская клиническая больница № 52 ДЗ города Москвы”,
Ветшева Н. Н. - ФГБОУ ДПО “Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования” Минздрава России,

В обзоре представлены наиболее распространенные диагностические модели, алгоритмы и стратификационные системы, разработанные с целью оптимальной дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований яичников с 1990 г. по настоящее время. Описаны 4 варианта индекса риска малигнизации RMI 1–4 с их сравнительными характеристиками. Описана собственная комплексная ультразвуковая шкала балльной оценки опухолей яичников. Представлены алгоритмы комплексного использования эхографии и онкомаркеров (СА-125, HE4, ROMA), в том числе компьютерная система Risk Ovarian Cancer. Описаны все существующие на сегодня диаг ностические модели IOTA: Простые правила IOTA, Простые правила IOTA с количественным расчетом риска малигнизации, Логистический регресси онный анализ IOTA LR1 & LR2, Простые дескрипторы IOTA, IOTA ADNEX. Представлены основные алгоритмы комплексного использования моделей IOTA. Изложены принципы использования диаг ностических стратификационных систем GI-RADS и O-RADS. Приведены клинические примеры использования диагностических моделей. Обзор завершается представлением консенсуса ESGO/ISUOG/ IOTA/ESGE по предоперационной диагностике опухолей яичников.

Ключевые слова:
ультразвуковая диагностика, опухоли яичников, СА-125, RMI, HE4, ROMA, IOTA LR1 & LR2, IOTA ADNEX, GI-RADS, O-RADS

Литература:
1.Jacobs I., Oram D., Fairbanks J., Turner J., Frost C., Grudzinskas J.G. A risk of malignancy index incorporating CA 125, ultrasound and menopausal status for the accurate preoperative diagnosis of ovarian cancer. Br. J. Obstet. Gynaecol. 1990; 97: 922–929. http://doi.org/10.1111/j.1471-0528.1990.tb02448.x
2.Tingulstad S., Hagen B., Skjeldestad F.E., Onsrud M., Kiserud T., Halvorsen T., Nustad K. Evaluation of a risk of malignancy index based on serum CA125, ultrasound findings and menopausal status in the pre-operative diagnosis of pelvic masses. Br. J. Obstet. Gynaecol. 1996; 103 (8): 826–831. http://doi.org/10.1111/j.1471-0528.1996.tb09882.x
3.Tingulstad S., Hagen B., Skjeldestad F.E., Halvorsen T., Nustad K., Onsrud M. The risk-of-malignancy index to evaluate potential ovarian cancers in local hospitals. Obstet. Gynecol. 1999; 93 (3): 448–452.
4.Yamamoto Y., Yamada R., Oguri H., Maeda N., Fukaya T. Comparison of four malignancy risk indices in the preoperative evaluation of patients with pelvic masses. Eur. J. Obstet. Gynecol. Reprod. Biol. 2009; 144 (2): 163–167. http://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2009.02.048
5.Abdalla N., Piorkowski R., Stanirowski P., Cendrowski K., Sawicki W. Can Replacing CA125 with HE4 in Risk of Malignancy Indices 1-4 Improve Diagnostic Performance in the Presurgical Assessment of Adnexal Tumors? Biomed. Res. Int. 2017; 2017: 6712376. http://doi.org/10.1155/2017/6712376
6.Zhang S., Yu S., Hou W., Li X., Ning C., Wu Y., Zhang F., Jiao Y.F., Lee L.T.O., Sun L. Diagnostic extended usefulness of RMI: comparison of four risk of malignancy index in preoperative differentiation of borderline ovarian tumors and benign ovarian tumors. J. Ovarian Res. 2019; 12 (1): 87. http://doi.org/10.1186/s13048-019-0568-3
7.Ульянова А.В., Пономарева Ю.Н., Манухин И.Б., Капустин В.В. Сравнительная оценка алгоритмов дифференциальной диагностики образований яичников (ROMA, RMI). Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2020; 2: 48–59. http://doi.org/10.24835/1607-0771-2020-2-48-59
8.Ulyanova A.V., Ponomareva Yu.N., Manukhin I.B., Kapustin V.V. Comparative assessment of algorithms for differential diagnosis of ovarian formations (ROMA, RMI). Ultrasound and Functional Diagnostics. 2020; 2: 48–59. http://doi.org/10.24835/1607-0771-2020-2-48-59 (In Russian)
9.Буланов М.Н. Значение трансвагинальной цветовой допплерографии в сочетании с импульсной допплерометрией для дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований яичников. Диссертация на соискание ученой степени канд. мед. наук. Москва. 1999. 165 c.
10.Bulanov M.N. The value of transvaginal color Dopplerography in combination with pulsed Doppler for the differential diagnosis of benign and malignant ovarian tumors. Dissertation for the scientific degree of Candidate of Medical Sciences. Moscow, 1999. 165 p. (In Russian)
11.Борисова Е. А. Комплексная дифференциальная диагностика опухолей придатков матки. Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. Иркутск. 2018. 156 с.
12.Borisova E. A. Complex differential diagnosis of tumors of the uterine appendages. Dissertation for the scientific degree of Candidate of Medical Sciences. Irkutsk, 2018. 156 p. (In Russian)
13.Борисова Е.А., Буланов М.Н., Макаренко Т.А., Кириченко О.Н. Новый алгоритм дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных опухолей яичников печатная. Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2015; 4 (Приложение. Тезисы II Съезда Российской ассоциации специалистов ультразвуковой диагностики в медицине (10–13 ноября 2015 года, г. Москва)): 28.
14.Borisova E.A., Bulanov M.N., Makarenko T.A., Kirichenko O.N. New algorithm for differential diagnosis of benign and malignant ovarian tumors, printed. Ultrasound and functional diagnostics. 2015; 4 (Supplement. Abstracts of the II Congress of the Russian Association of Ultrasound Diagnostics in Medicine (November 10–13, 2015, Moscow)): 28. (In Russian)
15.Борисова Е.А., Буланов М.Н., Пашов А.И., Макаренко Т.А., Наркевич А.Н. Возможности комплексного использования эхографии и онкомаркеров (СА125, HE4, ROMA) для дифференциальной диагностики опухолей яичников печатная. Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2015; 6: 56–65.
16.Borisova E.A., Bulanov M.N., Pashov A.I., Makarenko T.A., Narkevich A.N. Possibilities of integrated use of echography and tumor markers (CA125, HE4, ROMA) for differential diagnosis of ovarian tumors printed. Ultrasound and functional diagnostics. 2015; 6: 56–65. (In Russian)
17.Timmerman D., Valentin L., Bourne T.H., Collins W.P., Verrelst H., Vergote I. International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) Group. Terms, definitions and measurements to describe the sonographic features of adnexal tumors: a consensus opinion from the International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) Group. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2000; 16 (5): 500–505. http://doi.org/10.1046/j.1469-0705.2000.00287. x
18.Timmerman D., Testa A.C., Bourne T., Ameye L., Jurkovic D., Van Holsbeke C., Paladini D., Van Calster B., Vergote I., Van Huffel S., Valentin L. Simple ultrasound-based rules for the diagnosis of ovarian cancer. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2008; 31 (6): 681–690. http://doi.org/10.1002/uog.5365
19.Nunes N., Ambler G., Foo X., Naftalin J., Widschwendter M., Jurkovic D. Use of IOTA simple rules for diagnosis of ovarian cancer: meta-analysis. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2014; 44 (5): 503–514. http://doi.org/10.1002/uog.13437
20.Meys E., Rutten I., Kruitwagen R., Slangen B., Lambrechts S., Mertens H., Nolting E., Boskamp D., Van Gorp T. Simple Rules, Not So Simple: The Use of International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) Terminology and Simple Rules in Inexperienced Hands in a Prospective Multicenter Cohort Study. Ultraschall Med. 2017; 38 (6): 633–641. http://doi.org/10.1055/s-0043-113819
21.Timmerman D., Van Calster B., Testa A., Savelli L., Fischerova D., Froyman W., Wynants L., Van Holsbeke C., Epstein E., Franchi D., Kaijser J., Czekierdowski A., Guerriero S., Fruscio R., Leone F.P.G., Rossi A., Landolfo C., Vergote I., Bourne T., Valentin L. Predicting the risk of malignancy in adnexal masses based on the Simple Rules from the International Ovarian Tumor Analysis group. Am. J. Obstet. Gynecol. 2016; 214 (4): 424–437. http://doi.org/10.1016/j.ajog.2016.01.007
22.Hidalgo J.J., Ros F., Auba M., Errasti T., Olartecoechea B., Ruiz-Zambrana A., Alcazar J.L. Prospective external validation of IOTA three-step strategy for characterizing and classifying adnexal masses and retrospective assessment of alternative two-step strategy using simple-rules risk. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2019; 53 (5): 693–700. http://doi.org/10.1002/uog.20163
23.Timmerman D., Van Calster B., Testa A.C., Guerriero S., Fischerova D., Lissoni A.A., Van Holsbeke C., Fruscio R., Czekierdowski A., Jurkovic D., Savelli L., Vergote I., Bourne T., Van Huffel S., Valentin L. Ovarian cancer prediction in adnexal masses using ultrasound-based logistic regression models: a temporal and external validation study by the IOTA group. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2010; 36: 226–234. http://doi.org/10.1002/uog.7636
24.Nunes N., Ambler G., Foo X., Widschwendter M., Jurkovic D. Prospective evaluation of IOTA logistic regression models LR1 and LR2 in comparison with subjective pattern recognition for diagnosis of ovarian cancer in an outpatient setting. Ultrasound. Obstet Gynecol. 2018; 51 (6): 829–835. http://doi.org/10.1002/uog.18918
25.Ameye L., Timmerman D., Valentin L., Paladini D., Zhang J., Van Holsbeke C., Lissoni A.A., Savelli L., Veldman J., Testa A.C., Amant F., Van Huffel S., Bourne T. Clinically oriented three-step strategy for assessment of adnexal pathology. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2012; 40 (5): 582–591. http://doi.org/10.1002/uog.11177
26.Van Calster B., Van Hoorde K., Froyman W., Kaijser J., Wynants L., Landolfo C., Anthoulakis C., Vergote I., Bourne T., Timmerman D. Practical guidance for applying the ADNEX model from the IOTA groBenign discriminate between different subtypes of adnexal tumors. Facts. Views Vis. Obgyn. 2015; 7 (1): 32–41. PMID: 25897370
27.Araujo K.G., Jales R.M., Pereira P.N., Yoshida A., de Angelo Andrade L., Sarian L.O., Derchain S. Performance of the IOTA ADNEX model in preoperative discrimination of adnexal masses in a gynecological oncology center. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2017; 49 (6): 778–783. http://doi.org/10.1002/uog.15963
28.Landolfo C., Valentin L., Franchi D., Van Holsbeke C., Fruscio R., Froyman W., Sladkevicius P., Kaijser J., Ameye L., Bourne T., Savelli L., Coosemans A., Testa A., Timmerman D. Differences in ultrasound features of papillations in unilocular-solid adnexal cysts: a retrospective international multicenter study. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2018; 52 (2): 269–278. http://doi.org/10.1002/uog.18951
29.Esquivel Villabona A.L., Rodriguez J.N., Ayala N., Buritica C., Gomez A.C., Velandia A.M., Rodriguez N., Alcazar J.L. Two-Step Strategy for Optimizing the Preoperative Classification of Adnexal Masses in a University Hospital, Using International Ovarian Tumor Analysis Models: Simple Rules and Assessment of Different NEoplasias in the adneXa Model. J. Ultrasound Med. 2022; 41 (2): 471–482. http://doi.org/10.1002/jum.15728
30.Amor F., Vaccaro H., Alcazar J.L., Leon M., Craig J.M., Martinez J. Gynecologic imaging reporting and data system: a new proposal for classifying adnexal masses on the basis of sonographic findings. J. Ultrasound Med. 2009; 28 (3): 285–291. http://doi.org/10.7863/jum.2009.28.3.285
31.Liberman L., Menell J.H. Breast imaging reporting and data system (BI-RADS). Radiol. Clin. North. Am. 2002; 40 (3): 409–430, v. http://doi.org/10.1016/s0033-8389(01)00017-3
32.Amor F., Alcazar J.L., Vaccaro H., Leon M., Iturra A. GI-RADS reporting system for ultrasound evaluation of adnexal masses in clinical practice: a prospective multicenter study. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2011; 38 (4): 450–455. http://doi.org/10.1002/uog.9012
33.Migda M., Bartosz M., Migda M.S., Kierszk M., Katarzyna G., Malenczyk M. Diagnostic value of the gynecology imaging reporting and data system (GI-RADS) with the ovarian malignancy marker CA-125 in preoperative adnexal tumor assessment. J. Ovarian Res. 2018; 11 (1): 92. http://doi.org/10.1186/s13048-018-0465-1
34.Andreotti R.F., Timmerman D., Benacerraf B.R., Bennett G.L., Bourne T., Brown D.L., Coleman B.G., Frates M.C., Froyman W., Goldstein S.R., Hamper U.M., Horrow M.M., Hernanz-Schulman M., Reinhold C., Strachowski L.M., Glanc P. Ovarian-Adnexal Reporting Lexicon for Ultrasound: A White Paper of the ACR Ovarian-Adnexal Reporting and Data System Committee. J. Am. Coll. Radiol. 2018; 15 (10): 1415–1429.
35.Strachowski L.M., Jha P., Phillips C.H., Blanchette Porter M.M., Froyman W., Glanc P., Guo Y., Patel M.D., Reinhold C., Suh-Burgmann E.J., Timmerman D., Andreotti R.F. O-RADS US v2022: An Update from the American College of Radiology's Ovarian-Adnexal Reporting and Data System US Committee. Radiology. 2023; 308 (3): e230685. http://doi.org/10.1148/radiol.230685
36.Andreotti R.F., Timmerman D., Strachowski L.M., Froyman W., Benacerraf B.R., Bennett G.L., Bourne T., Brown D.L., Coleman B.G., Frates M.C., Goldstein S.R., Hamper U.M., Horrow M.M., Hernanz-Schulman M., Reinhold C., Rose S.L., Whitcomb B.P., Wolfman W.L., Glanc P. O-RADS US Risk Stratification and Management System: A Consensus Guideline from the ACR Ovarian-Adnexal Reporting and Data System Committee. Radiology. 2020; 294 (1): 168–185. http://doi.org/10.1148/radiol.2019191150
37.Hack K., Gandhi K., Kahn D., Glanc P. External validation O-RADS ultrasound risk stratificationand management system. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2021; 58 (Suppl. 1): 1–57.
38.Rodriguez N., Rodr ??guez N., Solano D.A., Pitalua N., Huertas B., Esquivel A., Buritica C. An external validation of the O-RADS risk stratification todifferentiate between benign and malignant adnexal masses. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2021; 58 (Suppl. 1): 1–57. https://doi.org/10.1002/uog.23787
39.Timmerman D., Planchamp F., Bourne T., Landolfo C., du Bois A., Chiva L., Cibula D., Concin N., Fischerova D., Froyman W., Gallardo Madueno G., Lemley B., Loft A., Mereu L., Morice P., Querleu D., Testa A.C., Vergote I., Vandecaveye V., Scambia G., Fotopoulou C. ESGO/ISUOG/IOTA/ESGE Consensus Statement on pre-operative diagnosis of ovarian tumors. Int. J. Gynecol. Cancer. 2021; 31 (7): 961–982. http://doi.org/10.1136/ijgc-2021-002565

Differential ultrasound diagnosis of benign and malignant ovarian tumors: diagnostic models, algorithms, stratification systems, consensuses (1990–2023).

Bulanov M. N., Chekalova M. A., Mazurkevich M. V., Vetsheva N. N.

The review presents the most common diagnostic models, algorithms and stratification systems developed for the purpose of optimal differential diagnosis of benign and malignant ovarian tumors from 1990 to the present. Four variants of the RMI 1–4 malignancy risk index with their comparative characteristics are described. A proprietary comprehensive ultrasound scoring scale for ovarian tumors is described. Algorithms for the integrated use of echography and tumor markers (CA-125, HE4, ROMA), including the Risk Ovarian Cancer computer system, are presented. All existing IOTA diagnostic models are described: Simple IOTA rules, Simple IOTA rules with quantitative calculation of the risk of malignancy, Logistic regression analysis IOTA LR1 & LR2, Easy IOTA descriptors, IOTA ADNEX. The main algorithms for the integrated use of IOTA models are presented. The principles of using the diagnostic stratification systems GI-RADS and O-RADS are outlined. Clinical examples of the use of diagnostic models are given. The review concludes by presenting the ESGO/ISUOG/IOTA/ESGE consensus on the preoperative diagnosis of ovarian tumors.

Keywords:
ультразвуковая диагностика, опухоли яичников, СА-125, RMI, HE4, ROMA, IOTA LR1 & LR2, IOTA ADNEX, GI-RADS, O-RADS

Новости   Магазин   Журналы   Контакты   Правила   Доставка   О компании  
ООО Издательский дом ВИДАР-М, 2024