利克特比PI-RADS更好地在MRI上预测前列腺癌,数学算法可以达到类似的结果吗?
William Stevens1, Catherine Parchment-Smith2, Ese Adiotomre1
1Department of Radiology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, St James's University Hospital, Leeds, UK.
Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987)
|July 13, 2023
概括
新的评分方法,利克特和CAPES,减少了前列腺癌MRI的模两可的前列腺成像报告和数据系统 (PI-RADS) 评分. 与标准PI-RADS相比,这些方法提高了准确性,并减少了不必要的活检.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 前列腺成像报告和数据系统 (PI-RADS) 是通过MRI进行前列腺癌风险评估的标准.
- 现有的方法在预测准确度上可能有局限性.
研究的目的:
- 评估主观的利克特分数和客观的PI-RADS模糊分数计算调整 (CAPES) 在提高PI-RADS准确性的有效性.
- 将这些新的方法与标准PI-RADS评分系统进行比较.
主要方法:
- 由5位经验丰富的记者从1467次多参数MRI扫描 (mpMRI) 中收集PI-RADS和Likert分数的前性收集.
- CAPES工具对PI-RADS3个案例的追溯应用.
- 对所有PI-RADS ≥3个病例的灵敏度,特异性和正预测值 (PPV) 的比较,使用理论活检协议.
主要成果:
- 与标准PI-RADS (24.1%) 相比,利克特和CAPES显著降低了模两可的PI-RADS 3分数 (15.7%和2.2%) .
- 利克特评分显示的特异性 (69.0%) 和PPV (49.9%) 比PI-RADS (54.4%和40.3%) 更高.
- CAPES工具实现了更高的特异性 (81.4%) 和PPV (61.2%),从而大幅减少了潜在的活检 (比PI-RADS减少37.1%).
结论:
- 利克特分数和CAPES工具都比标准PI-RADS提供了改进.
- 这些方法可以减少模两可的分数,增强积极的预测值,减少不必要的前列腺活检.
