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Curva de aprendizaje para el diagnóstico ecográfico específico de masas anexiales

Año de la Revista:

2021

Edición N°:

2

Autores:

Sochog


Instituciones:

Guillermo Avilés L. (1), Humberto Vaccaro C. (2), Linder Díaz C. (3), Fernando Amor L. (2), Alberto Iturra A. (4), Mauricio León A. (4), Víctor Toledo S. (5), Raimundo Avilés D. (1,6).

1_ Clínica Las Condes. Santiago, Chile.
2_ Ultrasonic Panorámico. Santiago, Chile.
3_ Centro de Ultrasonografía AGB, Clínica Sanatorio Alemán. Concepción, Chile.
4_ Clínica INDISA. Santiago, Chile.
5_ Servicio de Obstetricia y Ginecología, Hospital de la Fuerza Aérea de Chile. Santiago, Chile.
6_ Departamento de Obstetricia y Ginecología Universidad Finis Terrae, Hospital Dr. Luis Valentín Ferrada. El Carmen, Maipú, Chile.

Autor para correspondencia:
Linder Díaz Colmenarez, ginecologo.obstetra@gmail.com. https://orcid.org/0000-0001-9420-0406


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sochog.cl

Título:

Tipo de documento:

Trabajos Originales

Curva de aprendizaje para el diagnóstico ecográfico específico de masas anexiales

Volumen:
86

Contenido del documento:


INTRODUCCIÓN

Los avances tecnológicos en los equipos de ultrasonido diagnóstico – en especial la incorporación de transductores endocavitarios- y el mayor conocimiento y experiencia que han adquirido los operadores, han permitido una mejoría notable en la precisión del diagnóstico ginecológico de las masas anexiales 1-3.

Dos enfoques se han desarrollado paralelamente en este sentido. Por una parte, la elaboración de modelos de puntaje, con la intención de estandarizar el diagnóstico y hacerlo accesible a un gran número de operadores con independencia de su experiencia en este campo 4,5. Por otra parte, la caracterización subjetiva de las masas, lo que necesariamente amerita una sólida experiencia acumulada tras muchos años de observación de la patología anexial en tiempo real 6-9, pudiéndose acortar la temporalidad con entrenamiento intensivo específico con volúmenes 3D y/o clips de vídeos de masas acumuladas, clasificadas y retroalimentadas por un experto y cotejados con su respectivo diagnóstico anatomopatológico 10-14 en lo que podemos definir como “eyes-on” que estimula la memoria por trabajo visual 15.

La ecografía en cualquiera de sus campos clínicos es operador dependiente, así como prácticamente sucede en todas las acciones médicas 15. En la elaboración de un diagnóstico preciso inciden varios factores: la calidad del equipo utilizado, las características físicas de la paciente en el caso de la ultrasonografía ginecológica, la habilidad innata del operador, el entrenamiento y/o experiencia que ha acumulado a lo largo del tiempo y el criterio clínico 1-8,10-17. El orden de la enumeración anterior no refleja necesariamente la importancia relativa de cada uno de esos puntos.

Es bien conocido que el método con mejor rendimiento discriminatorio de masas anexiales malignas versus benignas, superando a la TAC y RMN para sensibilidad, especificidad y exactitud diagnóstica desde hace más de 2 décadas y manteniéndose hasta la actualidad, es la caracterización subjetiva ecográfica por operador con experiencia 1,3-5,16-21. También se sabe que los valores predictivos positivos y negativos son altamente influidos por la prevalencia de la enfermedad, no así para cálculos estadísticos en los que en la fórmula el dividendo y divisor incluyan sensibilidad y especificidad o se calcule en sentido vertical (columnas) y no en sentido horizontal (filas) de tablas 2×2, siendo   likelihood ratio (razón de verosimilitud) el principal parámetro en este sentido 9,22-29. Las series publicadas mayoritariamente reportan prevalencias de malignidad que varían entre 10 % y 40 % 1,6,8,10,16,17,19,29,30 por ser centros o unidades de derivación, no correspondiendo a la prevalencia real del día a día considerando toda la población. En estos estudios los valores predictivos son más útiles y representativos para unidades de centros terciarios que manejan con más frecuencia masas de alto riesgo, pero no así en el diagnóstico ultrasonográfico de estas masas en población general no seleccionada sin discriminar por edad o estado menopáusico, al considerarse funcionales, estructurales benignas y malignas, sean estas uniloculares, multiloculares con o sin componente sólido y sólidas puras, donde la prevalencia de malignidad al incluirlas todas difícilmente supere el 1 % 9,31-33.

El trabajo expuesto a continuación, pretende señalar que se requieren años de experiencia para poder efectuar un diagnóstico ecográfico anexial específico histopatológico confiable, acorde a las exigencias actuales en esta patología en población no seleccionada. Como objetivo secundario en base a la ausencia de respuesta se pretendió analizar la confianza según la experiencia de los examinadores al intentar acertar por ecografía el diagnóstico histopatológico.

MÉTODOS

Estudio observacional, descriptivo y transversal. La muestra aportada por dos de los autores (G.A.L. y R.A.D.) desde Clínica Las Condes, en pacientes ≥18 años y no embarazadas, con una serie de 108 masas anexiales unilaterales con diagnóstico confirmado por histopatología durante el año 2014, desde historias médicas y registros de imágenes de la institución. Todas las masas finalmente incluidas fueron extirpadas quirúrgicamente máximo 30 días luego de la detección ecográfica, con su respectivo diagnóstico definitivo. Criterios de exclusión inicial: masas intervenidas de urgencia como gestaciones ectópicas anexiales, torsiones en las masas, abscesos tubo-ováricos y masas catalogadas como funcionales por su resolución espontánea en el seguimiento o en reporte anatomopatológico. Se recibió autorización escrita desde la dirección académica y comité de ética de Clínica Las Condes para realizar la investigación, conservándose confidencialidad para datos de las pacientes. Un tercer autor (H.V.C.), operador experimentado evaluó las imágenes ciego al diagnóstico definitivo, considerando la serie de alta dificultad diagnóstica por un gran número de masas sin patrón ecográfico de reconocimiento tumoral típico, eliminando 13 de las masas porque no reunían las condiciones mínimas para hacer un diagnóstico en base solo a las imágenes suministradas.

Un total de 4 examinadores que no participaron en etapas previas evaluaron por separado 4 imágenes y volúmenes para cada masa en 2D, Doppler y 3D adquiridas con sistema de ultrasonido Voluson E8 (GE Healthcare, Milwaukee, Wisconsin, USA) con transductores multifrecuencia endocavitario 5–9 MHz y/o convexo abdominal de 2–6 MHz cuando fue necesario la exploración transabdominal. Sin recibir información clínica adicional de la paciente salvo el hecho que todas las masas correspondían a patología estructural no funcional, se les solicitó primero diferenciar entre tumor maligno (primario, borderline o metastásico) o benigno en base caracterización subjetiva y a los criterios de la clasificación GIRADS y en estas últimas la mayor precisión diagnóstica histopatológica posible escrita libremente sin aportarse lista de opciones diagnósticas a los examinadores. No se consideró como objetivo de estudio ni se le solicitó a los examinadores que especificara el tipo de tumor maligno (Bordeline, primario o metastásico). Ninguna de las imágenes y volúmenes 3D en masas malignas mostraban ascitis.

Experiencia en ecografía ginecológica: Examinador A: más de 20 años y con especial dedicación a ecografía ginecológica avanzada . Examinador B: entre > 10 años y ≤ 20 años y con entrenamiento por tutor experto en ecografía ginecológica avanzada. Examinador C: entre > 5 años y ≤ 10 años y con entrenamiento por tutor experto en ecografía ginecológica avanzada. Examinador D: ≤ 5 años, ginecólogo general, sin entrenamiento en ecografía ginecológica avanzada.

El diagnóstico anatomo-patológico fue considerado como la “prueba de oro” de referencia. Para el análisis estadístico fueron considerados como malignos los tumores con bajo potencial de malignidad (TBPM).

El análisis estadístico fue efectuado por dos de los autores (H.V.C. y L.D.C.). cegados a datos de identificación y experiencia de cada examinador. Se calcularon números absolutos, porcentajes, medias, desviación estándar en las variables según programa SPSS versión 24,0 para Windows® (IBM, Chicago, IL, USA). También se utilizó el programa Excel 2019 versión 365 (Microsoft Office, Redmond, Washington,  USA). Se determinó desde tablas 2×2: sensibilidad (S), especificidad (E), likelihood ratio positivo (LR+) y negativo (LR-), exactitud diagnóstica (ED) y Odds ratio diagnóstica (DOR). Los limites superior e inferior de IC95 % para S, E y ED se calcularon mediante método de Wilson 34; IC95 % de LR+ y LR- se calcularon según método descrito por Simel y cols 35; finalmente IC95 % para DOR calculado como describe Armitage y col 36.

Se utilizó la prueba de Chi cuadrado (X2) y test exacto de Fisher cuando ambas variables fueron cualitativas, siendo este último método el que aportó los valores de p, ya que todas las tablas 2×2 presentaron por lo menos 1 casilla con valor menor de 5.  Se consideró valores significativos estadísticamente cuando p ≤ 0,05.

Likelihood ratio fue considerado como utilidad clínica 23,26-28:

  • Altamente relevante, cuando LR+ > 10 y LR- < 0.1.
  • Buena, cuando LR+ > 5 hasta 10 y LR- 0.1 hasta < 0.2.
  • Regular, cuando LR+ > 2 hasta 5 y LR- 0.2 hasta < 0.5.
  • Mala, cuando LR+ 0 hasta 2 y LR- 0.5 hasta 1.

Los resultados se expresaron en tablas y figuras. Se calcularon y graficaron nomogramas de Fagan con sus respectivas proyecciones desde probabilidad pre-test hasta probabilidad post-test según valor de likelihood ratio, siempre que pudo obtenerse en cada examinador para diferenciar malignos de benignos y también en detección específica para masas benignas.

Se solicitó a los examinadores emitir diagnóstico solo cuando el nivel de seguridad lo consideraran alto, y por esto se consideró alto nivel de confianza para emitir diagnóstico ecográfico especifico si el examinador no respondió en menos del 10%, moderado si no respondió entre 10 % y 25 %,  bajo cuando la falta de respuesta ocurrió en más del 25%.

Se utilizó guía STARD para elaboración del manuscrito 37.

RESULTADOS

De la muestra inicial de 108, se analizaron 87 masas como se detallan en figura 1. La prevalencia de malignos fue de 17,2 %. De las masas benignas 31 % eran endometriomas, 26,4 % teratomas, 19,5% cistoadenomas (11 serosos y 6 mucinosos), 4,6 % hidrosalpinx y 1,1 % fibroma ovárico.

Las estirpes en los tumores malignos fueron: 10 TBPM (6 serosos y 4 mucinosos), 3 primarios ováricos epiteliales de tipo invasivo (1 seroso, 1 mucinoso y 1 de células claras) y 2 tumores metastásicos al ovario (1 desde cáncer gástrico y 1 desde cáncer renal).

La edad media fue: 44,5 años (entre 25 y 72 años) para toda la muestra, siendo 51,2 años (entre 32 y 69 años) en malignas y 43,1 años (entre 25 y 72 años) en benignas.

Tabla 1 muestra aciertos, fallos y sin respuesta para los diferentes examinadores de diagnósticos ecográficos específicos según histopatología, lo que permite diferenciar el nivel de confianza para cada examinador al intentar acertar con imágenes y volúmenes ecográficos el diagnóstico histopatológico de las masas estudiadas.

Se observa rendimiento diagnóstico ecográfico específico para malignos en tabla 2 y para diferentes histopatologías de benignos en tabla 3.

En tabla 3 se agrupa hidrosalpinx y fibroma ovárico por la baja prevalencia de estas masas. Los examinadores A, B y C lograron identificar los 4 hidrosalpinx correctamente, en cambio examinador D solo detecto el 25 % (1/4) de estas masas. El examinador C fue el único que detectó el fibroma ovárico específicamente. En esta tabla fueron considerados como falsos negativos los fallos (diagnóstico escrito diferente a la masa correspondiente); la falta de respuesta diagnóstica fue cuantificada en casilla de falsos negativos o falsos positivos según correspondiese para cada masa y examinador.

En Tabla 4 se puede apreciar cómo cambia según LR+ la probabilidad de detección desde previo a posterior del diagnóstico ecográfico específico para cada examinador y por histopatología de masas.

Figura 2: para cada examinador se muestra el cambio de probabilidad post-test según acierto ecográfico para masas malignas y su discriminación de masas benignas. Nótese la evidente diferencia de área y vértice de ángulo al contrastar el cambio de probabilidad pre-test a post-test entre examinador con experiencia ≤ 5 años y aquellos de con mayor experiencia sobre todo al comparar con un examinador con más de 20 años de experiencia. Figuras 3, 4, 5 muestran proyección similar para diagnóstico específico en cistoadenoma, endometrioma y teratoma quístico maduro respectivamente.

Todos los cálculos mostraron significancia estadística según valor de p ≤ 0,05.

DISCUSIÓN

Enfatizamos en expresar nuestros resultados con cálculos no influidos o menos modificados por la prevalencia del cáncer, como son ED, DOR y sobre todo LR+, parámetros más consistentes y útiles para utilizar en todas las situaciones y escenarios clínicos en torno a masas anexiales 7-10,23,24,26-28,31. A fue constante con ED siempre mayor a 95 % vs D ≤ 87% a excepción del subtipo hidrosalpinx-fibroma, lo que puede ser explicado: 1) ED es la única de estas medidas que se modifica con la prevalencia pero proporcionalmente mucho menos que los valores predictivos; 2) al combinar sensibilidad y especificidad en un único indicador, se pierde el valor relativo de cada uno de éstos indicadores por separado y junto a prevalencia muy baja, a pesar de presentar una muy mala S, es enmascarada por ED; de igual forma también se explica que en el examinador D con S y E similar pero esta vez para masas malignas, la ED fue 10 puntos menos que en el subgrupo hidrosalpinx-fibroma. En este subgrupo consideramos como resultados útiles solo que examinadores con más de 5 años de experiencia son capaces de detectar todos lo hidrosalpinx vs solo 1 de 4 en examinadores con menor experiencia.

Difícil de precisar es cuánto tiempo de experiencia se requiere para efectuar informes confiables. Examinadores > 5 años siempre mostraron LR+ mayor a 10, ED mayor a 90 % y DOR mayor a 46, no así para examinador con menor tiempo de experiencia quien presentó resultados con mala utilidad clínica en base a LR-. Un salto cuantitativo en la capacidad diagnóstica específica parece estar en la experiencia en ecografía ginecológica con punto de corte a 5 años, con el mayor rendimiento constante para todos los subtipos de masas en examinador con más de 20 años de experiencia tanto para confirmar diagnóstico específico (LR+), como en su exclusión (LR-). Los modelos de puntuación, matemáticos y/o predictivos no son útiles en estas situaciones de alta exigencia diagnóstica 38, mostrando mayor número de masas con diagnóstico inconcluso 39, necesitando combinarse con caracterización subjetiva por expertos para disminuir diagnósticos no concluyentes y mejorar el rendimiento 19,21,29,38,40.

Entrenamientos específicos para ecografía de masas anexiales en base a volúmenes 3D y vídeos han mostrado disminuir el tiempo necesario para lograr la experiencia deseada luego de 200 casos con alta prevalencia de cáncer en la serie 10-13, pero lo que aún no se ha investigado es cuanto es necesario para que el operador mantenga un rendimiento diagnóstico óptimo en el tiempo.

Publicaciones 29 que estudiaron la capacidad diagnóstica específica de masas anexiales por ecografía, concluyeron que operadores nivel II (Europa) 41 equivalentes al examinador C de nuestro estudio, no logran el rendimiento deseado 29. Nuestros resultados muestran un mejor rendimiento de detección específica que los ya reportados 29 tanto en operadores experimentados (nivel III) 41, como con relativa experiencia (nivel II) 41: para cistoadenomas 20-30 puntos porcentuales de diferencia, para endometriomas similar examinador C a nivel II y 10-20 puntos porcentuales mejor en expertos. Para teratomas los resultados de detección son similares. La diferencia anterior pudiese derivarse en que nuestra línea de estudio busca como principal meta la caracterización subjetiva para un diagnóstico específico, en cambio la otra investigación promueve mayormente los sistemas de puntuación menos operador-dependiente como la manera de resolver el diagnóstico. El rendimiento diagnóstico específico para los 5 subtipos de masas que estudiamos fue similar a publicaciones previas 3, una de ellas con muestra 20 veces más numerosa 42.

Un salto cuantitativo en la confianza para emitir diagnóstico específico considerando la falta de respuesta fue el corte de >10 años. Nuestros resultados son mejores con lo ya reportado (7 %) de ausencia diagnóstica en expertos 40 pero a expensas de mayor cantidad de subtipos de masas benignas por ser un gran estudio multicéntrico, siendo similares al 20 % de incertidumbre en examinadores con relativa experiencia 38. Sin embargo, no evaluamos el nivel de confianza para cada uno de los diagnósticos ecográficos emitidos por cada examinador, aunque la solicitud de emitir diagnóstico solo al sentir alta confianza puede solapar este punto y también explicar junto a masas con patrón ecográfico no típico las sensibilidades menores para diagnosticar cáncer, sorprendiéndonos que no ocurrió así para masas benignas, probablemente por lo importante de nuestra línea en la caracterización subjetiva con diagnóstico ecográfico específico.

El grado de confianza diagnóstica es muy subjetivo y está estrictamente relacionado con la experiencia de los examinadores 38. En casos indeterminados, un examen de segundo nivel por un examinador de ultrasonido experimentado es beneficioso 3,19,21,29,38,40. Ningún modelo o marcador bioquímico de malignidad ovárica ha demostrado ser superior a la evaluación subjetiva ecográfica en escala de grises y Doppler 3,19,21,29,38,40 y es bien conocido la implicancia que tiene para el bienestar de las pacientes 1,7,8,21,43,44.

El diagnóstico por imágenes falla por: 1) falta de reconocimiento de lesiones, 2) búsqueda fallida y mayormente 3) fracaso de decisión, factores íntimamente relacionados a la experiencia 45. Se ha demostrado que cuando la prevalencia cae del 50 % al 1 %, las tasas de detección también caen de 93 % a 70 % 45. Recientemente se ha redefinido el proceso de diagnóstico por expertos: reconocimiento inicial de una característica, seguido por una búsqueda y finalmente diagnosticar 45. Aunque ya en forma general se ha definido como experto aquel con más de 10 años en un área específica con dedicación preferible a tiempo completo 46,38,41, esto no es suficiente, siendo también factores la capacidad de memoria del operador 45 y el entrenamiento teórico y asesoramiento por un experto mientras se gana experiencia con la necesaria correlación ecográfica quirúrgica e histopatológica 10,12,13. 

Los intervalos de confianza pudiesen estrecharse al aumentar la muestra de masas estudiadas. El empleo de p y de IC facilita la distinción entre significancia estadística y significancia clínica o importancia práctica 36. A mayor experiencia, el diagnóstico específico post-test es mayor. Nuestros resultados expresan importancia clínica.

La forma adecuada de hacer el diagnóstico es preparar a los operadores para mejorar su habilidad de discriminar las diversas alternativas de imágenes anexiales. En este campo las alternativas de exámenes en vivo (hands-on) son muy limitadas por la baja prevalencia del cáncer anexial en población no seleccionada. Por lo tanto, es fundamental diseñar un sistema de aprendizaje basado en bancos de imágenes , volúmenes 3D y sobre todo de vídeos que acorten el periodo de entrenamiento, y que mejoren la calidad de los exámenes, así como también la confianza de los examinadores de emitir un diagnóstico específico presuntivo, que permita a sus médicos tratantes decidir según la situación clínica de cada paciente. Podrá ser el seguimiento conservador o la intervención quirúrgica por ginecólogo general o gineco-oncólogo, que aumenten las posibilidades de un adecuado manejo con la menor proporción de complicaciones por intervenciones médicas innecesarias 9,43,44.

La disponibilidad de expertos es de utilidad para emitir un informe adecuado que mejore la comunicación con los médicos tratantes, como muy recientemente se ha reportado en un metanálisis de GIRADS 47.

El diseño de esta investigación preliminar tiene algunas limitantes:

  • Las conclusiones se han deducido de los resultados obtenidos por 4 evaluadores con diferente nivel de experiencia, en lugar de 4 grupos de evaluadores.
  • Se analizaron cuatro imágenes fijas, en lugar de ver vídeos o mejor aún realizar la ecografía en tiempo real, el cual es un proceso dinámico que permite al operador de experiencia obtener el máximo del examen.
  • Los examinadores carecieron de información clínica relevante, factores que muy probablemente incidirán significativamente en mejorar el diagnóstico ecográfico.

Como fortaleza y hasta donde sabemos, es el primer estudio con análisis estadístico que permite visualizar la relevancia en la práctica-clínica proponiendo la curva de aprendizaje necesaria para un rendimiento diagnóstico deseado. Sin embargo, serán necesarias investigaciones similares prospectivas con mayores muestras de masas estudiadas y preferiblemente en tiempo real, usando técnicas que permitan definir y acortar el cambio a experto para lograr un rendimiento óptimo que perdure en el tiempo.

CONCLUSIONES

Nuestros resultados sugieren que se necesitan más de 10 años de experiencia y con especial dedicación a ecografía ginecológica avanzada para un rendimiento diagnóstico específico deseado junto con alta confianza en ecografía de masas anexiales. Examinadores entre > 5 y ≤ 10 años con entrenamiento por tutor experto en ecografía ginecológica avanzada muestran un rendimiento aceptable bueno con confianza moderada, en cambio examinadores con experiencia ≤ 5 años muestra rendimiento bajo y poca confianza para el diagnóstico ecográfico específico en masas anexiales.

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  43. Alcázar JL, Olartecoechea B, Guerriero S, Jurado M. Expectant management of adnexal masses in selected premenopausal women: a prospective observational study. Ultrasound Obstet Gynecol. 2013;41(5):582-588.
  44. Pascual MA, Graupera B, Pedrero C, Rodriguez I, Ajossa S, Guerriero S, et al. Long-term Results for Expectant Management of Ultrasonographically Diagnosed Benign Ovarian Teratomas. Obstet Gynecol. 2017;130(6):1244-1250.
  45. Brunyé TT, Drew T, Weaver DL, Elmore JG. A review of eye tracking for understanding and improving diagnostic interpretation. Cogn Res Princ Implic. 2019;4(1):7
  46. Ericsson KA, Krampe, RT, Tesch-Römer C. The role of deliberate practice in the acquisition of expert performance. Psychological Review. 1993;100:363–406.
  47. Rodríguez L, Díaz L, Vaccaro H, Amor F, Yamamoto M, Olid M, et al. GIRADS: Método de clasificación de masas anexiales, revisión sistemática y metanálisis. 10 años de experiencia. Rev Chil Obstet Ginecol. 2020;85(5):468-485. 

TABLAS Y FIGURAS

Figura 1. Flujograma de masas estudiadas.

Tabla 1. Aciertos, fallos y sin respuesta diagnóstica específica para cada examinador.

A B C D
Aciertos 75

(86.2 %)

74

(85.1 %)

64

(73.6 %)

35

(40.2 %)

Fallos 7

(8.1 %)

12

(13.8 %)

5

(5.7 %)

20

(23 %)

Sin respuesta 5

(5.7 %)

1

(1.1 %)

18

(20.7 %)

32

(36.8 %)

 

Total

87

(100 %)

87

(100 %)

87

(100 %)

87

(100 %)

 

Tabla 2: Rendimiento diagnóstico específico de patología maligna para cada examinador.

S %

(IC95 %)

E %

(IC95 %)

LR +

(IC95 %)

LR –

(IC95 %)

ED %

(IC95 %)

DOR

(IC95 %)

p
A

 

67

(43 – 91)

99

(96 – 100)

48

(6.6 – 347.2)

0.3

(0.1 – 0.6)

93.1

(80.3 – 100)

142

(15 – 1342)

< 0,001
B

 

73

(51 – 96)

96

(91 – 100)

17.6

(5.5 – 55.5)

0.2

(0.1 – 0.6)

91.9

(78.1 – 100)

63.9

(12 – 321)

< 0,001
C

 

67

(43 – 91)

96

(91 – 100)

16.0

(5.0 – 51.2)

0.3

(0.1 – 0.7)

90.8

(76.2 – 100)

46.5

(10 – 222)

< 0,001
D

 

20

(0 – 40)

99

(96 – 100)

14.4

(1.6 – 129.1)

0.8

(0.6 – 1.0)

85.0

(67 – 100)

17.8

(2 – 185)

< 0,001

p según test exacto de Fisher. S: sensibilidad. E: especificidad. LR+: Likelihood ratio positivo. LR-: Likelihood ratio negativo. ED: exactitud diagnóstica. DOR: Odds ratio diagnóstica. IC95 %: intervalo de confianza al 95%.

Tabla 3. Rendimiento diagnóstico específico de patología benigna para cada examinador.

S %

(IC95 %)

E %

(IC95 %)

LR +

(IC95 %)

LR –

(IC95 %)

ED %

(IC95 %)

DOR p
Cistoadenoma.  Prevalencia: 19.5 %(17/87)
A 88

(73 – 100)

97

(93 – 100)

30.8

(7.8 – 122.3)

0.1

(0.03 – 0.4)

95.4

(85.4 – 100)

255

(33 – 1957)

< 0,001
B 76

(56 – 97)

97

(93 – 100)

26.7

(6.6 – 107.5)

0.2

(0.1 – 0.5)

93.1

(81 – 100)

110

(18 – 667)

< 0,001
C 82

(64 – 100)

97

(93 – 100)

28.8

(7.2 – 114.9)

0.1

(0.06 – 0.5)

94.2

(83 – 100)

158

(24 – 1039)

< 0,001
D 82

(64 – 100)

89

(81 – 96)

7.2

(3.6 – 14.3)

0.2

(0.07 – 0.5)

87.3

(71.4 – 100)

36

(8 – 153)

< 0,001
  Endometrioma Prevalencia: 31.0 % (27/87)
A 96

(89 – 100)

97

(92 – 100)

28.8

(7.3 – 113)

0.04

(0.01 – 0.2)

96.5

(89.5 – 100)

754

(65 – 8690)

< 0,001
B 89

(77 – 100)

95

(89 – 100)

17.7

(5.8 – 54)

0.1

(0.04 – 0.3)

93.1

(83.5 – 100)

152

(28 – 807)

< 0,001
C 78

(62 – 93)

98

(95 – 100)

46.6

(6.6 – 329.3)

0.2

(0.1 – 0.4)

91.9

(81.9 – 100)

206

(23 – 1817)

< 0,001
D 44

(26 – 63)

97

(92 – 100)

13.3

(3.2 – 55.5)

0.5

(0.4 – 0.8)

80.4

(68.2 – 92.6)

23

(5 – 115)

< 0,001
  Teratoma Prevalencia: 26.4 % (23/87)
A 87

(73 – 100)

100

(94 – 100)

0.1

(0.04 – 0.3)

96.5

(89 – 100)

< 0,001
B 96

(87 – 100)

97

(92 – 100)

30.6

(7.8 – 120)

0.04

(0.01 – 0.3)

94.2

(84.7 – 100)

682

(59 – 7897)

< 0,001
C 61

(41 – 81)

100

(94 – 100)

0.3

(0.2 – 0.6)

90

(77.8 – 100)

< 0,001
D 22

(5 – 39)

98

(93 – 100)

13.9

(1.7 – 112.8)

0.8

(0.6 – 1.0)

78.1

(61.2 – 95)

18

(2 – 159)

< 0,001
Hidrosalpinx (4) + Fibroma (1): Prevalencia: 5.7 % (5/87)
A 80

(45 – 100)

100

(96 – 100)

0.2

(0.03 – 1.0)

98.8

(89.3 – 100)

< 0,001
B 80

(45 – 100)

100

(96 – 100)

0.2

(0.03 – 1.0)

98.8

(89.3 – 100)

< 0,001
C

 

100

(60 – 100)

100

(96 – 100)

0.0

(0.0 – 0.0)

100

(94 – 100)

< 0,001
D

 

20

(0 – 55)

100

(96 – 100)

0.8

(0.5 – 1.0)

95.4

(77.1 – 100)

< 0,001

p según test exacto de Fisher. S: sensibilidad. E: especificidad. LR+: Likelihood ratio positivo. LR-: Likelihood ratio negativo. ED: exactitud diagnóstica. DOR: Odds ratio diagnóstica. IC95 %: intervalo de confianza al 95%.

Tabla 4. Cambio de probabilidad pre-test a post-test positivo según diagnóstico específico de masas para cada examinador.

  Probabilidad

pre-test %

LR+   (IC95 %) Probabilidad

post-test + %

p
Malignidad
A 17.2 48   (6.6 – 347.2) 92 < 0,001
B 17.2 17.6   (5.5 – 55.5) 78 < 0,001
C 17.2 16.0   (5.0 – 51.2) 76 < 0,001
D

 

17.2 14.4   (1.6 – 129.1) 73 < 0,001
Cistoadenoma
A 19.5 30.8   (7.8 – 122.3) 88 < 0,001
B 19.5 26.7   (6.6 – 107.5) 86 < 0,001
C 19.5 28.8   (7.2 – 114.9) 87 < 0,001
D 19.5 7.2   (3.6 – 14.3) 63 < 0,001
Endometrioma
A 31 28.8   (7.3 – 113) 94 < 0,001
B 31 17.7   (5.8 – 54) 89 < 0,001
C 31 46.6   (6.6 – 329.3) 95 < 0,001
D

 

31 13.3   (3.2 – 55.5) 87 < 0,001
Teratoma
A 26.4 < 0,001
B 26.4 30.6   (7.8 – 120) 92 < 0,001
C 26.4 < 0,001
D 26.4 13.9   (1.7 – 112.8) 80 < 0,001
Hidrosalpinx

Fibroma

A 5.7 < 0,001
B 5.7 < 0,001
C 5.7 < 0,001
D 5.7 < 0,001

p según test exacto de Fisher. LR+: Likelihood ratio positivo. IC95 %: intervalo de confianza al 95%.

 

Examinador A: —— Examinador B: —— Examinador C: —— Examinador D: ——

Figura 2. Cambio de probabilidad pre-test a post-test según diagnóstico de cáncer vs otras masas para todos los examinadores.

Examinador A: —— Examinador B: —— Examinador C: —— Examinador D: ——

Figura 3. Cambio de probabilidad pre-test a post-test positivo según diagnóstico específico de cistoadenoma vs otras masas para todos los examinadores.

Examinador A: —— Examinador B: —— Examinador C: —— Examinador D: ——

Figura 4. Cambio de probabilidad pre-test a post-test positivo según diagnóstico  específico de endometrioma vs otras masas para todos los examinadores.

Examinador B: ——  Examinador D: ——

Figura 5. Cambio de probabilidad pre-test a post-test positivo según diagnóstico específico de teratoma vs otras masas para examinadores B vs D.

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