Neuer Untersuchungsansatz bietet das Potenzial zur Reduzierung unnötiger Brustbiopsien

San Antonio (ots/PRNewswire) – Das American Journal of Roentgenology
(https://www.ajronline.org/doi/abs/10.2214/AJR.17.18774?journalCode=a
jr) veröffentlichte kürzlich Ergebnisse zu statistischen Methoden zur Herabstufung der Risikoklassifizierung von Brust-Verdichtungsherden, um den Bedarf an unnötigen Brustbiopsien zu reduzieren. Der Bericht wurde gemeinsam von Klinikern von Seno Medical und Mitarbeitern des Gesundheitszentrums der University of Texas verfasst.1

„Das wahrgenommene Risiko, eine Brustkrebs-Diagnose mit Brustbilduntersuchungen zu verfehlen, ist viel höher als das Risiko einer falschen positiven Diagnose, was dazu führt, dass Fachleute für Brustaufnahmen immer dann Biopsien empfehlen, wenn das Krebsrisiko mehr als 2 % beträgt. Mitunter werden zusätzliche diagnostische Brustbilduntersuchungen durchgeführt, um das Risiko auf weniger als 2 % zu reduzieren, aber es ist schwierig, genau zu wissen, wie viele Risiken selbst nach einer negativen bildgebenden Zusatzuntersuchung reduziert werden“, sagte Dr. med. Thomas Stavros, Chief Medical Officer von Seno Medical und Co-Autor des Berichts. „Die Verwendung der Negative Likelihood Ratio (NLR) in Verbindung mit den 4 BI-RADS-Unterkategorien kann jedoch dazu beitragen, die Anzahl der falschen positiven Ergebnisse zu reduzieren, ohne unverhältnismäßig negative Ergebnisse zu erhalten, die dazu führen könnten, dass Krebs nicht diagnostiziert wird.“

Der Bericht untersucht die Verwendung einer statistischen Berechnung, die als Negative Likelihood Ratio (NLR) oder auch negativer Likelihoodquotient bekannt ist. Er zeigt auf, wie die NLR aus der Sensitivität und Spezifität eines diagnostischen Tests berechnet werden kann, und zeigt auch die NLRs einiger derzeit verfügbarer diagnostischer Bildgebungsmodalitäten. Es wird beschrieben wie die BI-RADS (Breast Imaging and Reporting Data System, BR) Unterkategorie 4A niedrig und begrenzt genug ist, um Vortest-Wahrscheinlichkeiten zuzulassen (siehe Tabelle 1), um eine Nachtest-Wahrscheinlichkeit von 2 % oder weniger nach einem negativen diagnostischen Bildgebungstest mit einem ausreichend niedrigen NLR zu ermöglichen.

ENDGÜLTIGE BEWERTUNGSKATEGORIEN
Kategorie
Management Krebswahrscheinlichkeit
0
Benötigt Rückruf für zusätzliche Nicht

zusätzliche Bildgebung und/oder zutreffend

Bildgebung Warten auf vorherige

oder vorherige Untersuchungen

Untersuchungen
1
Negativ Routine-Screening Im

Wesentlichen

0 %
2
Gutartig Routine-Screening Im

Wesentlichen

0 %
3
Wahrscheinlich Kurzfristige >0 % jedoch

gutartig Nachuntersuchung (6 < 2 %

Monate) oder

Fortsetzung
4
Verdächtig Gewebediagnose 4a.

geringer

Verdacht auf

Malignom (>

2 % bis <10

%) 4b.

moderater

Verdacht auf

Malignom (>

2 % bis <50

%) 4c. hoher

Verdacht auf

Malignom (>

50 % bis <95

%)
5
Sehr auf Gewebediagnose >95 %

Malignom

hinweisend
6
Bekannt durch Chirurgische Exzision, Nicht

Biopsie wenn klinisch zutreffend

bestätigt angemessen
Tabelle 1: BI-RADS-Kategorien
Quelle:
http://www.radiologyassistant.nl/data/bin/a53b4293920e94_TAB-Birads

Jede BI-RAD-Kategorie ist mit einem spezifischen Brustkrebsrisiko verbunden. Im Wesentlichen umfasst der Ansatz die folgenden Schritte:

1. Klassifizierung von Läsionen nach den 4 Unterkategorien von
BI-RADS. Unterkategorie 4A ist wichtig, da sie die Unterkategorie
darstellt, in der der Bereich von PPVs sowohl niedrig als auch
begrenzt genug ist, um eine Herabstufung auf die BI-RADS-Kategorie
3 zu ermöglichen. Dies ist am Wahrscheinlichsten, wenn das
Ergebnis eines diagnostischen Bildgebungstests negativ ist.
2. Bestätigen, dass der positive Vorhersagewert (Positive Predictive
Value, PPV) innerhalb des vom American College of Radiology (ACR)
erstellten Benchmark-PPV-Bereichs für BI-RADS Subkategorie 4A
(> 2
% bis 10 %) liegt.
3. Gewährleisten, dass die NLR für ein negatives Testergebnis
ausreicht, um die Wahrscheinlichkeit nach dem Test auf 2 % oder
weniger zu reduzieren.

„Die Reduzierung der Anzahl unnötiger Biopsien ist ein wesentlicher Fortschritt zur Verbesserung der Frauengesundheit und zum Schutz der Brustgesundheit“, sagte Dr. med. Pam Otto, Institut für Radiologie am Health Science Center der University of Texas in San Antonio und Co-Autorin. „Ich würde Fachleuten für Brustaufnahmen den Einsatz der 4 BI-RADS-Unterkategorien und NLR als wichtige Werkzeuge empfehlen, um ihnen zu helfen, falsche positive Analysen mit minimalen negativen Auswirkungen auf die Empfindlichkeit zu minimieren und so die Brustgesundheit ihrer Patientinnen zu optimieren. Die Verfügbarkeit von webbasierten Programme für die Automatisierung der NLR-Berechnungen sollte dazu beitragen, den routinemäßigen Einsatz dieses wichtigen statistischen Werkzeugs zu erleichtern.“

Informationen zu Seno Medical Instruments, Inc.

Seno Medical Instruments, Inc. ist ein in San Antonio (Texas) ansässiges Unternehmen für medizinische Bildgebung, das sich der Entwicklung und Vermarktung einer neuen Modalität in der Krebsdiagnose widmet: der optoakustischen Bildgebung. Das Brustbildsystem Imagio(TM) von Seno Medical vereint die optoakustische Technologie mit Ultraschall (OA/US), um in Echtzeit funktionelle, fusionierte und anatomische Bilder der Brust zu erzeugen. Die optoakustischen Bilder liefern eine einzigartige Abbildung des Blutes im Bereich der Brust-Verdichtungsherde, während der Ultraschall ein traditionelles anatomisches Bild liefert. Durch das Auftreten oder Fehlen von zwei kennzeichnenden Indikatoren für Krebs – Angiogenesis und Desoxygenierung – glaubt Seno Medical, dass das OA/US-Brustbildgebungssystem Imagio ein wirksameres Instrument für Radiologen zum Bestätigen oder Ausschließen von Bösartigkeit sein wird als aktuelle diagnostische Bildgebungsverfahren – ohne dabei Patientinnen potentiell schädlicher ionisierender Strahlung (Röntgenstrahlen) oder Kontrastmitteln auszusetzen. Weitere Informationen über Seno Medicals OA/US-Imaging-Technologie und -Anwendungen finden Sie unter www.SenoMedical.com.

1 Yang WT, Parikh JR, Stavros AT, Otto P and Maislin G. Exploring the Negative Likelihood Ratio and How It Can Be Used to Minimize False-Positives in Breast Imaging. [Untersuchung der Negative-Likelihood-Ratio und wie sie eingesetzt werden kann, um falsche positive Ergebnisse bei der Brustbildgebung zu minimieren.] AJR 2018;210:301-306.