Journal Club
Fellow Radiologia Abdominal: Nathalia Oriente Menezes
Orientador: Dr. Lucas Torres
Coordenação: Giuseppe D’Ippolito e Daniel Bekhor
Data: 28 de junho de 2024
https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ddi-abdomen
Validando a acurácia diagnóstica de um sistema de pontuação baseado em ressonância magnética para
diferenciar leiomiomas uterinos benignos
de leiomiossarcomas
Introdução:
(leiomioma típico)
Introdução:
(leiomioma atípico)
Objetivo:
O objetivo deste estudo é propor e validar a acurácia diagnóstica do Sistema de Pontuação de Massas Miometriais de Omã-Canadá (OCSSMM) baseado em ressonância magnética (RM) para diferenciar leiomiomas uterinos de leiomiossarcomas / tumores de músculo liso de potencial maligno desconhecido.
Métodos:
Métodos:
Métodos:
(leiomiossarcoma)
Características da Imagem Pontuação
Bordas
0 = lisa
1 = nodular/irregular
3 = infiltrativa
Forma
Intensidade sinal T2
Imagem na difusão
0 = redonda/oval
2 = irregular
0 = hipointensa
1 = áreas irregulares de hiperintensidade não cística
3 = hiperintensidade difusa não cística
0 = sem restrição à difusão
1 = áreas irregulares de restrição à difusão
3 = restrição à difusão difusa
Hemorragia intralesional
Necrose
Padrão de realce
Taxa de crescimento (dentro de 6 meses ou equivalente)
0 = ausente
1 = homogênea difusa
3 = irregular
0 = ausente
1 = uma ou duas áreas
2 = múltiplas áreas irregulares
0 = ausente ou homogêneo
2 = heterogêneo precoce
0 = nenhum crescimento significativo (<10%)
1 = crescimento lento (10-20%)
2 = crescimento rápido (>20%)
Métodos:
Métodos:
Pontuação total de cada categoria e prevalência do diagnóstico histopatológico final em cada categoria.
Métodos:
Taxa de crescimento (R):
R = [(V1 - V0) / (V1 + V0)] / DT* 100%
V1: volume recente
V0: volume antigo
DT: intervalo de tempo (DT de 1 = intervalo de 6 meses; DT de 2 = 12 meses )
Uma taxa de crescimento > 20 % em cada intervalo de 6 meses é considerada significativa.
Resultados:
-218 com leiomioma benigno
-13 com leiomiossarcoma
-13 com tumores de músculo liso de potencial maligno desconhecido.
Resultados:
Sensibilidade: 92,3%
Especificidade: 64,7%
Valor preditivo negativo: 98,6%
Valor preditivo positivo: 23,8%
*Nenhum leiomiossarcoma foi perdido usando esse sistema de pontuação.
Resultados:
-hiperintensidade T2 (não cística) (sensibilidade: 96,2%)
(VPN:99,1%)
-restrição à difusão (sensibilidade: 80,8%)
(VPN:96,4%)
Resultados:
Mioma arredondado (0), com bordas lisas (0), sinal baixo em T2 (0) e homogêneo, sem restrição à difusão (0), realce homogêneo (0).
Categoria I - Leiomioma típico
Múltiplos miomas ovais, sinal alto e heterogêneo em T2 , áreas focais de restrição à difusão, realce heterogêneo.
Categoria II - Leiomioma atípico
Tumor intramural grande, bordas bem delimitadas (0), oval (0), sinal hipointenso e heterogêneo em T2, com áreas hiperintensas não císticas (1), com restrição à difusão (3) e com realce heterogêneo (2).
Categoria III - Tumor de músculo liso de potencial maligno desconhecido
Tumor arredondado (0), bordas bem delimitadas (0), sinal hiperintenso e heterogêneo em T2, com múltiplas áreas hiperintensas não císticas (3), com restrição à difusão (1) e com realce heterogêneo (2) e áreas necróticas (2).
Categoria IV - Leiomiossarcoma
Tumor miometrial grande, heterogêneo, invasivo (3), inseparável dos ovários, intensidade heterogeneamente alta em T2, com múltiplas áreas hiperintensas não císticas (3), com intensa restrição à difusão (3), com realce heterogêneo (2) e múltiplas áreas necróticas (2).
Categoria V - Leiomiossarcoma invasivo metastático típico
Resultados:
Prevalência do diagnóstico histopatológico final em cada categoria do sistema de pontuação
Conclusão:
O sistema de pontuação proposto pode ser útil na diferenciação de lesões benignas de malignas em estágios iniciais, ajudando a orientar o médico assistente ao melhor tratamento, melhorando o prognóstico e a taxa de sobrevivência da paciente.
OBRIGADA
nahmenezes@hotmail.com
Diagnostic Algorithm to Differentiate Benign Atypical Leiomyomas from Malignant Uterine Sarcomas with Diffusion-weighted MRI��Cendos Abdel Wahab, Anne-Sophie Jannot, Pietro A. Bonaffini, Camille Bourillon, Caroline Cornou, Marie-Aude Lefrère-Belda, Anne-Sophie Bats, Isabelle Thomassin-Naggara, Alexandre Bellucci, Caroline Reinhold, and Laure S. Fournier�Radiology 2020 297:2, 361-371
Diagnostic Algorithm to Differentiate Benign Atypical Leiomyomas from Malignant Uterine Sarcomas with Diffusion-weighted MRI��Cendos Abdel Wahab, Anne-Sophie Jannot, Pietro A. Bonaffini, Camille Bourillon, Caroline Cornou, Marie-Aude Lefrère-Belda, Anne-Sophie Bats, Isabelle Thomassin-Naggara, Alexandre Bellucci, Caroline Reinhold, and Laure S. Fournier�Radiology 2020 297:2, 361-371
Diagnostic Algorithm to Differentiate Benign Atypical Leiomyomas from Malignant Uterine Sarcomas with Diffusion-weighted MRI��Cendos Abdel Wahab, Anne-Sophie Jannot, Pietro A. Bonaffini, Camille Bourillon, Caroline Cornou, Marie-Aude Lefrère-Belda, Anne-Sophie Bats, Isabelle Thomassin-Naggara, Alexandre Bellucci, Caroline Reinhold, and Laure S. Fournier�Radiology 2020 297:2, 361-371
Nódulo uterino cujas características de sinal não são aquelas dos miomas típicos, não se identificando entretanto, nem sinais de necrose nem de hemorragia, sendo possível considerar a possibilidade de mioma atípico, possível mioma celular.
Diagnostic Algorithm to Differentiate Benign Atypical Leiomyomas from Malignant Uterine Sarcomas with Diffusion-weighted MRI��Cendos Abdel Wahab, Anne-Sophie Jannot, Pietro A. Bonaffini, Camille Bourillon, Caroline Cornou, Marie-Aude Lefrère-Belda, Anne-Sophie Bats, Isabelle Thomassin-Naggara, Alexandre Bellucci, Caroline Reinhold, and Laure S. Fournier�Radiology 2020 297:2, 361-371
Categoria I (0 pontos)
Categoria II (1 a 3 pontos)
Categoria III (4 a 6 pontos)
Categoria IV (7 a 9 pontos)
Categoria V (> 9 pontos)
Sumário crítico:
Pontos Positivos:
Sumário crítico:
Pontos Positivos:
Comparação:
Artigo | Sens. | Esp. | LH+ | LH- |
Radiology 2020; 297:361–371 https://doi.org/10.1148/radiol.2020191658 | 98% | 96% | 24,5 | 0,021 |
Al Khuri M, International Journal of Gynecologic Cancer 2024;34:1027-1033. | 84,% | 64,7% | 2,4 | 0,24 |
Caso 01
Caso 02
Caso 03
Caso 04
Caso 05
Caso 06