GIRADS: método de clasificación de masas anexiales, revisión sistemática y metanálisis. 10 años de experiencia
RESUMEN Objetivo: evaluar la experiencia en la utilización del método GIRADS para clasificar masas anexiales a diez años de su primera publicación. Método: Se realizó búsqueda de estudios que utilizan el sistema GIRADS: Medline (Pubmed), Google Scholar y Web of Science, desde enero de 2009 hasta d...
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| Autores principales: | , , , , , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Sociedad Chilena de Obstetricia y Ginecología
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-75262020000500468 |
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| Sumario: | RESUMEN Objetivo: evaluar la experiencia en la utilización del método GIRADS para clasificar masas anexiales a diez años de su primera publicación. Método: Se realizó búsqueda de estudios que utilizan el sistema GIRADS: Medline (Pubmed), Google Scholar y Web of Science, desde enero de 2009 hasta diciembre de 2019. Se calculó la sensibilidad y especificidad agrupada, Likelihood ratio (LR) (+) y LR (-) y Odds ratio de diagnóstico (DOR). La calidad de los estudios se evaluó con QUADAS-2. Resultados: Se identificaron 15 estudios y se incluyeron 13 de ellos con 4473 masas, 878 de ellas malignas. La prevalencia media de malignidad ovárica fue del 23 % y la agrupada de 19.6%. El riesgo de sesgo fue alto en cuatro estudios para el dominio “selección de pacientes” y fue bajo en todos en todos los estudios para los dominios “prueba índice” y “prueba de referencia”. La sensibilidad, especificidad, LR (+) y LR (-) agrupadas y el DOR del sistema GIRADS para clasificar las masas anexiales fueron: 96.8% (intervalo de confianza [IC] 95% = 94% – 98%), 91.2 % (IC 95 % = 85% – 94%), 11.0 (IC 95% = 6.9 –13.4) y 0.035 (IC 95% = 0.02– 0.09), y 209 (IC 95% = 99-444), respectivamente. La heterogeneidad fue alta para la sensibilidad y especificidad. De acuerdo a la metaregresión, la heterogeneidad entre los estudios se explica por la prevalencia de malignidad, múltiples observadores y la ausencia de diagnóstico histopatológico para todos los casos incluidos en un determinado estudio. Conclusión: el sistema GIRADS tiene un buen rendimiento diagnóstico para clasificar masas anexiales. |
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