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Vol. 54. Núm. 6.
Páginas 520-531 (Noviembre - Diciembre 2012)
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Vol. 54. Núm. 6.
Páginas 520-531 (Noviembre - Diciembre 2012)
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Análisis del valor predictivo positivo de las subcategorías BI-RADS®4: resultados preliminares en 880 lesiones
Analysis of the positive predictive value of the subcategories of BI-RADS® 4 lesions: preliminary results in 880 lesions
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18212
M. Torres-Tabaneraa,
Autor para correspondencia
mtorrestabanera@gmail.com

Autor para correspondencia.
, J.M. Cárdenas-Rebollob, P. Villar-Castañoa, S.M. Sánchez-Gómezc, J. Cobo-Solera, E.E. Montoro-Martosa, M. Sainz-Mirandad
a Unidad de Radiología de la Mujer, Grupo Hospital de Madrid, Madrid, España
b Departamento de Estadística, Universidad CEU-San Pablo, Madrid, España
c Servicio de Radiodiagnóstico, Hospital Universitario Marqués de Valdecilla, Santander, España
d Unidad de Patología Mamaria, Hospital San Pedro, Logroño, España
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Tabla 1. Lesiones en la mamografía y la ecografía: número de lesiones y valores predictivos positivos totales y por subcategoría
Tabla 2. Microcalcificaciones en la mamografía: distribución por subcategorías y descriptores de morfología y distribución
Tabla 3. Nódulos en la mamografía: distribución por subcategorías y descriptores de morfología y margen
Tabla 4. Nódulos en la ecografía: distribución por subcategorías y descriptores de morfología y margen
Tabla 5. Valor predictivo positivo por combinación de descriptores de microcalcificaciones y nódulos en la mamografía
Tabla 6. Valor predictivo positivo por combinación de descriptores de nódulos en la ecografía
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Resumen
Objetivos

Las subcategorías BI-RADS®4A/B/C comprenden amplios rangos de valores predictivos positivos (VPP) y no se ha definido su correlación con descriptores específicos. Nuestro objetivo es analizar el VPP de las subcategorías y los descriptores asignados a ellas en lesiones mamográficas y ecográficas.

Material y método

Analizamos 880 lesiones confirmadas histológicamente y subclasificadas prospectivamente como BI-RADS®4A/B/C entre 2003-2010. El estudio estadístico incluyó pruebas de significación, tablas de contingencia y estudio de riesgos relativos (RR) sobre 545 lesiones mamográficas y 627 ecográficas.

Resultados

Los VPP por subcategoría fueron 8,8%-4A, 18,9%-4B y 58,3%-4C. La correlación entre VPP y lesiones fue la esperada, excepto: VPP 4A>4B en nódulos ecográficos irregulares/márgenes no circunscritos y microcalcificaciones con distribución segmentaria, asignación de BI-RADS®4 a lesiones BI-RADS®3 y consideración de lesiones idénticas en distintas subcategorías.

En el estudio por tablas de contingencia, las lesiones mamográficas estuvieron en rangos de 4B/C y las ecográficas en 4B. Los RR fueron significativos en nódulos mamográficos para morfología irregular (RR=3,205) y márgenes espiculados (RR=2,469), y para microcalcificaciones pleomórficas (RR=2,531), amorfas (RR=0,334) y distribución segmentaria (RR=1,895). En la ecografía, los RR fueron significativos en todos los descriptores, con valores mayores de uno en morfología irregular (RR=1,977) y márgenes no circunscritos (RR=2,277).

Conclusiones

Nuestros resultados concuerdan con los publicados. Las excepciones encontradas pueden justificarse por aspectos relacionados con la variabilidad y factores no radiológicos con posible influencia en la categorización y VPP. Es necesario elaborar modelos matemáticos que permitan la categorización objetiva e incluyan factores no relacionados con la imagen.

Palabras clave:
Tumores mamarios
Mamografía
Ecografía mamaria
Valor predictivo positivo
Riesgo relativo
Abstract
Objectives

The positive predictive values (PPV) of the subcategories of BI-RADS® 4 lesions (A/B/C) vary widely, and their correlation with specific descriptors has yet to be defined. We aimed to analyze the PPV of the subcategories and of the mammographic and ultrasonographic descriptors assigned to each.

Material and methods

We analyzed 880 histologically confirmed lesions prospectively classified as BI-RADS® 4 A/B/C between 2003 and 2010. The statistical analysis included significance tests, contingency tables, and relative risk (RR) ratios, calculated for 545 mammographic lesions and 627 ultrasonographic lesions.

Results

The PPV was 8.8% for subcategory 4A, 18.9% for subcategory 4B, and 58.3% for subcategory 4C. The correlation between PPV and lesions was what we expected, with three exceptions: a) the PPV of 4A was greater than that of 4B in nodules that were irregular or had uncircumscribed margins on ultrasonography and in microcalcifications with segmental distribution on mammography, b) BI-RADS® 3 lesions classified as BI-RADS® 4, and c) identical lesions classified in distinct subcategories.

In the contingency table analysis, the mammographic lesions were 4B/C and the ultrasonographic lesions were 4B. On mammography, the RR was significant for nodules with irregular shape (RR=3.205) and for those with spiculated margins (RR=2.469), as well as for microcalcifications that were pleomorphic (RR=2.531) or amorphous (RR=0.334), and for those with segmental (RR=1.895). On ultrasonography, the RR were significant for all the descriptors, with values greater than 1 for irregular shape (RR=1.977) and uncircumscribed margins (RR=2.277).

Conclusions

Our results corroborate previous reports. The exceptions can be explained by aspects related to variability and nonradiological factors that might influence the classification and PPV. Mathematical models should be developed to enable the objective classification and these should include factors not related to imaging.

Keywords:
Breast tumors
Mammography
Breast ultrasonography
Positive predictive value
Relative risk

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