Karaciğer kitlelerinin ayırıcı tanısında lı-rads klasifikasyon sisteminin tanısal değerinin incelenmesi ve yeni algoritma önerisi
The diagnostic value of li-rads classification system in the differential diagnosis of liver masses and new algorithm proposal
Yazar: ÖNDER ERASLAN
Danışman: DOÇ. DR. ONUR ERGUN
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Ankara Dışkapı Yıldırım Beyazıt Eğitim Ve Araştırma Hastanesi / Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2019
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
ÖZET: 
AMAÇ: Bu çalışmada amacımız, karaciğer kitle biyopsisini yaptığımız ve histopatolojik tanı alan lezyonların değerlendirilmesi sonucu LI-RADS'ın gözlemciler arası uyumluluk derecesini ve geçerlilik ölçütlerini saptamak; LI-RADS'ın sadece Hepatoselüler Karsinom (HSK) risk faktörü bulunan hastalar yerine, risk durumuna bakılmaksızın karaciğer lezyonu saptanan tüm hastalarda kullanılmasını sağlayacak fikir ve algoritmalar önermektir.
GEREÇ ve YÖNTEM: Çalışmamız karaciğer biyopsisi yapılmış 329 ile başlanmış olup belirtilen dışlama kriterleri sonucunda hasta sayısı 253'e düşürülmüştür. Çalışma kapsamında 253 hastaya ait, biyopsi yapılmış 253 lezyon, iki gözlemci tarafından retrospektif olarak, HSK için risk faktörü bulunup bulunmadığına bakılmaksızın, hastaların klinik ve laboratuvar bilgileri ile histopatolojik tanıları bilinmeden, LI-RADSv2018 klasifikasyon sistemine göre değerlendirildi. LI-RADS'ın ve major özelliklerinin gözlemciler arası uyumu, Cohen's κ-testi ve Gwet's AC1 korelasyonu ile analiz edildi. Ayrıca kılavuzun önerdiği dahil etme ve hariç tutma kriterlerine sadık kalınarak, sadece HSK risk faktörü bulunan 53 hasta üzerinden de değerlendirme yapıldı. Bu sayede, güncel LI-RADS ile önerdiğimiz yeni algoritma olan XLI-RADS arasında kıyaslamaya gidildi. Her iki gözlemci için sensitivite, spesifite, pozitif ve negatif öngörü değerleri ile doğruluk değeri hesaplandı.
BULGULAR: LI-RADS'ın ana kriterleri olan arteryal kontrastlanma, eşik büyüme, kapsül kontrastlanması ve periferal olmayan yıkanma özellikleri için Cohen's κ-değerleri sırasıyla 0.639, 0.962, 0.723 ve 0.953 olarak saptandı. Sadece HSK için risk faktörü bulunan 53 hastada ise arteryal kontrastlanma, eşik büyüme, kapsül kontrastlanması ve periferal olmayan yıkanma özellikleri için Cohen's κ-değerleri sırasıyla 0.779, 1.000, 0.508 ve 0.925 olarak saptandı. Tüm LI-RADS sınıfları için κ-değeri 0.878 saptandı. Sadece HSK için risk faktörü bulunan 53 hastada ise tüm LI-RADS sınıfları için κ-değeri 0.797 saptandı. XLI-RADS'ın sensitivitesi ve spesifitesi her iki gözlemciye göre de yüksek saptandı. Risk faktörü varlığına ve LR-M olduğuna bakılmaksızın XLI-RADS algoritması tüm karaciğer lezyonlarına uygulandığında; gözlemciler arası uyum düzeyini ve her iki gözlemci için de sensitivite ve doğruluk değerini artırdığı saptandı.
SONUÇ: LI-RADS'ın sadece HSK için risk faktörü bulunan hastalarda değil karaciğer lezyonu olan tüm hastalarda yüksek sensitiviteye ve spesifiteye sahip olduğunu saptadık. LI-RADS tarafından LR-M olarak tanımlanan ve algoritmaya dahil edilmeyen lezyonlara XLI-RADS uygulandığında ise bu lezyonların yüksek sensitivite ve spesifite oranları ile LR-4 kategorisine karşılık geldiğini gösterdik. 'Yardımcı özellikler' başlığı altında LR-4 lezyonların sadece HSK risk faktörü varlığında LR-5'e yükseltilebileceğini ortaya koyduk. Son olarak LI-RADS klasifikasyon sisteminde LR-1, LR-2 ve LR-3 için 'Benign', LR-4 için 'HSK olmayan malign' ve LR-5 için de 'HSK' şeklinde daha sade bir sınıflama öneriyoruz. Hem bu farklılıkları ortaya koymak, hem hitap edilen hasta kitlesini genişletmek hem de yapıcı öneri getirmek adına XLI-RADS algoritmasının gelecek versiyon revizyonlarına katkı sağlayacağını düşünüyoruz.

Anahtar Kelimeler: Hepatoselüler karsinom, iğne biyopsisi, karaciğer neoplazileri, Manyetik Rezonans Görüntüleme, Bilgisayarlı Tomografi

Abstract:
ABSTRACT
PURPOSE: The aim of this study was to determine the degree of inter-observer compatibility and validity of LI-RADS by evaluating the histopathologically diagnosed lesions that we performed liver mass biopsy; we propose ideas and algorithms that enable LI-RADS to be used in all patients with liver lesions regardless of risk status, rather than only patients with hepatocellular carcinoma (HCC) risk factors.
MATERIAL and METHODS: The study included 329 patients who performed liver mass biopsy, but the number of patients was reduced to 253 as a result of the specified exclusion criteria. 253 biopsied lesions of 253 patients were retrospectively evaluated by two observers according to the LI-RADSv2018 classification system, regardless of the clinical and laboratory information and histopathological diagnosis of patients and the risk factors for HCC. The interobserver agreement of LI-RADS and its major features was analyzed by the Cohen's test and Gwet's AC1 correlation. In addition, 53 patients with only HCC risk factors were evaluated according to the guideline exclusion criteria. In this way, a comparison was made between the current LI-RADS and the new algorithm, XLI-RADS. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values and accuracy were calculated for both observers.
RESULTS: Cohen's κ-values for arterial enhancement, threshold growth, capsule enhancement, and non-peripheral flushing, which were the main criteria of LI-RADS, were 0.639, 0.962, 0.723 and 0.953, respectively. Cohen hasts κ-values were found to be 0.779, 1.000, 0.508 and 0.925 for 53 patients only with risk factors for HCC for arterial enhancement, threshold growth, capsule enhancement, and non-peripheral washing. The κ-value for all LI-RADS classes was 0.878. In 53 patients with risk factors only for HCC, the κ-value was 0.797 for all LI-RADS classes. The sensitivity and specificity of XLI-RADS were higher than those of both observers. When XLI-RADS algorithm is applied to all liver lesions, regardless of the presence of risk factor for HCC and LR-M; It was found that it increased the level of interobserver agreement and sensitivity and accuracy for both observers.
CONCLUSION: We found that LI-RADS has high sensitivity and specificity not only in patients with risk factors for HCC but also in all patients with liver lesions. When XLI-RADS was applied to lesions defined as LR-M by LI-RADS and not included in the algorithm, we showed that these lesions correspond to LR-4 category with high sensitivity and specificity rates. Under the heading of 'Ancillary Features', we demonstrated that LR-4 lesions can be increased to LR-5 only in the presence of HSC risk factor. Finally, we propose a simpler classification in the LI-RADS classification system as 'Benign' for LR-1, LR-2 and LR-3, 'Non-HCC malignant' for LR-4 and 'HCC' for LR-5. We believe that the XLI-RADS algorithm will contribute to future version revisions in order to reveal these differences, to expand the patient population addressed and to make constructive suggestions.


KEY WORDS: Hepatocellular carcinoma, needle biopsy, liver neoplasms, Magnetic Resonance Imaging, Computed Tomography