Endometrium kanserli hastalarda preoperatif risk sınıflandırması için manyetik rezonans görüntüleme özelliklerine dayalı nomogram geliştirilmesi
A nomogram based on magnetic resonance imaging features for preoperative risk stratification in patients with endometrial cancer
- Tez No: 871579
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YASİN SARIKAYA
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Amaç: Çalışmamızda yaş, tümör MRG morfolojik ölçümleri ve ADC Histogram analizi ölçümlerini içeren değişkenler ile ESMO kriterlerine göre düşük - düşük olmayan riskli ve yüksek – yüksek olmayan riskli endometrioid endometrium kanseri hastalarını cerrahi öncesi ayırt etmek için bir nomogram geliştirilmesi amaçlandı. Gereç ve Yöntem: Çalışmamız retrospektif, tanımlayıcı kesitsel bir vaka-kontrol çalışmasıdır. Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi Tıp Fakültesi Sağlık Uygulama ve Araştırma Merkezi'ne 01.01.2017 ile 01.09.2023 tarihleri arasında merkezimizde görüntüleme sonrası ilk 30 gün içerisinde opere olan endometrium kanseri tanılı hastalar dahil edildi. Toplam 252 hastadan 82'sinin eksiksiz görüntüleme, operasyon ve patoloji sonuçlarına sahip olduğu anlaşıldı. Yalnızca endometrioid tip endometrium kanserleri dahil edildi. Yaş, patoloji sonuçlarında elde edilen bulgular, MRG'de T2, yağ baskılı T1 kontrastlı ve Difüzyon/ADC serilerini içeren alt batın MRG tetkiklerinden tümör ortogonal çapları, tümör ve uterus sagittal alan ölçümleri ve tümör/uterus alan oranları not edildi. Son olarak ADC haritalarından volümetrik tümör segmentasyonu yapıldı, histogram analizi sonucu minADC, maxADC, meanADC, medianADC, percentile10, percentile90, entropi, kurtosis, skewness değerleri not edildi. ESMO kriterlerine göre hastaların risk sınıflamaları yapıldı. Temel istatistik testler ile gruplar arası anlamlı fark olan parametreler, çoklu bağlantı (multicollinearity) ekarte edilerek binary (iki durumlu) lojistik regresyon testleri ile en iyi model oluşturuldu. Modelin görselleştirilmesi için nomogram elde edildi. İstatistiksel analiz için PASW Statistic 18, Jamovi ve R Software yazılımları, volümetrik segmentasyon ve histogram analizi için Slicer yazılımı kullanıldı ve p
Özet (Çeviri)
Objective: This study aimed to develop a nomogram; based on age, tumor MRI morphological measurements and ADC Histogram analysis measurements to preoperatively distinguish low – non-low risk and high – non-high risk endometrioid endometrial cancer patients according to ESMO risk assessment criteria. Materials and Methods: Our study is a retrospective, descriptive case-control study. Endometrial cancer patients who underwent surgery within the first 30 days after imaging at Afyonkarahisar University Faculty of Medicine, Health Application and Research Center, between 01.01.2017 and 01.09.2023, were included. Out of 252 total patients, it was determined that 82 had complete imaging, surgery, and pathology results. Only endometrioid type endometrial cancers were included. Age, findings obtained in pathology results, tumor orthogonal diameters from lower abdominal MRI examinations including T2, Fat-saturated T1 contrast, and Diffusion/ADC series, tumor and uterus sagittal area measurements, and tumor/uterus area ratios were noted. Finally, volumetric tumor segmentation was performed from ADC maps, and histogram analysis resulted in minADC, maxADC, meanADC, medianADC, percentile10, percentile90, entropy, kurtosis, skewness values. Patients were classified according to ESMO criteria. Significant parameters between groups were determined using basic statistical tests, and the best model was created using binary logistic regression tests considering multicollinearity. A nomogram was obtained for visualization of the model. PASW Statistic 18, Jamovi, and R Software were used for statistical analysis, Slicer software for volumetric segmentation and histogram analysis, and p
Benzer Tezler
- Endometrium kanserli hastalarda rectus abdominis ve psoas majör kası kalınlığı ile postoperatif morbidite ve mortalite ilişkisi
Başlık çevirisi yok
HASAN BURAK RASTGELDİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TANER TURAN
- Erken evre endometrium kanserli hastalarda lenf nodu metastazını belirlemede preoperatif çekilen 18F-FDG PET/CT ile sentinel lenf nodu biyopsisi sonuçlarının karşılaştırılması
The comparison of preoperative 18F-FDG PET/CT and intraoperative sentinel lymph node biopsy in detection of lymph node metastasis in patients with early stage endometrial cancer
GÖKHAN DEMİRAYAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Kadın Hastalıkları ve Doğumİstanbul ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. T.TUGAN BEŞE
- Endometrium kanseri hastalarında viseral yağ dokusu-kas oranının prognoza etkisi
The impact of visceral fat-to-muscle ratio on prognosis in patients with endometrial cancer
ZEYNEP AYBİKEM SAĞLAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kadın Hastalıkları ve Doğumİstanbul Medipol ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSA AYKUT ÖZDEMİR
- Endometrial patoloji saptanan ve saptanmayan hastalarda servikovajinal sürüntü ve serum örneklerinde ca 125 düzeylerinin karşılaştırılması
Comparison of serum and cervicovaginal secretion ca 125 levels between patients with and without endometrial pathology
PINAR TOKDEMİR ÇALIŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Kadın Hastalıkları ve DoğumHacettepe ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KUNTER YÜCE
- Preoperatif CA125 düzeyinin endometrioid endometrium kanserinde lenf nodu tutulumunu öngörmedeki değeri
The value of preoperative CA125 level in prediction of LYMPH node involvement in endometrioid endometrium cancer
GÖZDE KARACAN DUMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT ÖZDAL