Geri Dön

Solid böbrek lezyonlarının değerlendirilmesinde berrak hücre olasılık skorlamasının tanısal etkinliği

Diagnostic efficacy of clear cell likelihood score in the evaluation of solid renal lesions

  1. Tez No: 910971
  2. Yazar: ANIL TOPAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ORHAN NALBANT
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: İstanbul Bakırköy Dr. Sadi Konuk Eğitim ve Araştırma Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Amaç: Çalışmamızın amacı 4 cm'den küçük solid böbrek kitlelerinde berrak hücre olasılık skoru (Clear Cell Likelihood Score, CCLS) algoritmasının tanısal performansını ve MRG özelliklerinin histolojik tümör tipini öngörmedeki başarısını değerlendirmektir. Yöntem ve Gereçler: Çalışmamıza Ocak 2016 ve Nisan 2024 tarihleri arasında hastanemizde renal kitle nedeniyle histopatolojik tanı almış ve uygun kriterlere sahip multiparametrik MRG incelemesi bulunan, çalışmaya alınma ölçütlerini karşılayan 262 hasta dahil edildi. Hastaların MRG incelemeleri CCLS algoritmasında tanımlanan özellikler açısından değerlendirilmiş ve CCLS skorları belirlenmiştir. Ardından CCLS skorlarının, renal hücreli karsinom (RHK) alt tiplerinde ve malign-benign lezyon ayrımında tanısal performansı incelenmiştir. Ayrıca çok değişkenli lojistik regresyon analizi ile tümör tipini öngördürücü MRG özellikleri ve odds oranları araştırılmıştır. Bulgular: Berrak hücreli RHK tanısında CCLS skor ≥ 4 için %85,7 duyarlılık, %78,7 özgüllük değerleri elde etmiştir. T2A hiperintensitesi ve kortikomedüller fazda (KMF) yoğun kontrast tutulumu berrak hücreli RHK tanısında güçlü ve bağımsız öngördürücüler olarak belirlenmiştir (p

Özet (Çeviri)

Purpose: Aim of our study is to evaluate diagnostic performance of the clear cell likelihood score (CCLS) algorithm and ability of MRI features to predict histological tumor type in solid renal masses smaller than 4 cm. Materials and Methods: A total of 262 patients who met the inclusion criteria were included in our study, which involved patients who were diagnosed histopathologically with renal masses and underwent multiparametric MRI between January 2016 and April 2024 at our hospital. MRI examinations of the patients were evaluated based on the features defined in the CCLS algorithm and CCLS scores were determined. Subsequently, the diagnostic performance of CCLS scores in differentiating RCC subtypes and benign-malignant lesions was analyzed. In addition, multivariate logistic regression analysis was performed to identify predictive MRI features for tumor type and their odds ratios. Results: A CCLS score ≥ 4 achieved a sensitivity of 85.7% and a specificity of 78.7% in the diagnosis of clear cell RCC. T2W hyperintensity and intense contrast enhancement in the corticomedullary phase (CMP) were identified as strong and independent predictors for clear cell RCC (p

Benzer Tezler

  1. Renal kitle lezyonlarının ayırıcı tanısında doku analizinin yeri

    The role of tissue analysis in the differential diagnosis of renal mass lesions

    ÖMER SEMERCİOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer TıpKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA NİDA KARAKÜÇÜK

    PROF. DR. MURAT BAYKARA

  2. Böbrek kütlelerinin tanı ve ayırıcı tanısında ultrasonografi ile bilgisayarlı tomografinin değeri

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA BALCI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Radyoloji ve Nükleer TıpErciyes Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA GÜLEÇ

  3. Solid böbrek tümörlerinde dinamik BT'nin malign ve benign ayrımındaki yeri ve bulguların patoloji ile korelasyonu

    Role of multi-detektor computed tomografy in the differation malign-benign solid neoplastik renal mass: Correlating with histopatholojical finding

    LEYLA SEVİM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Radyoloji ve Nükleer TıpDicle Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASLAN BİLİCİ