Validation of the diagnostic efficacy of O-RADS in adnexal masses

医学 接收机工作特性 诊断准确性 曲线下面积 曲线下面积 放射科 病态的 双雷达 核医学 内科学 乳腺摄影术 癌症 乳腺癌 药代动力学
作者
Na Su,Yali Yang,Zhenzhen Liu,Luying Gao,Qi Dai,Jianchu Li,Hongyan Wang,Yuxin Jiang
出处
期刊:Scientific Reports [Nature Portfolio]
卷期号:13 (1)
标识
DOI:10.1038/s41598-023-42836-1
摘要

Abstract The aim of this study was to validate the performance of the Ovarian-Adnexal Reporting and Data Systems (O-RADS) series models proposed by the American College of Radiology (ACR) in the preoperative diagnosis of adnexal masses (AMs). Two experienced sonologists examined 218 patients with AMs and gave the assessment results after the examination. Pathological findings were used as a reference standard. Of the 218 lesions, 166 were benign and 52 were malignant. Based on the receiver operating characteristic (ROC) curve, we defined a malignant lesion as O-RADS > 3 (i.e., lesions in O-RADS categories 4 and 5 were malignant). The area under the curve (AUC) of O-RADS (v2022) was 0.970 (95% CI 0.938–0.988), which wasn’t statistically significantly different from the O-RADS (v1) combined Simple Rules Risk (SRR) assessment model with the largest AUC of 0.976 (95% CI 0.946–0.992) ( p = 0.1534), but was significantly higher than the O-RADS (v1) (AUC = 0.959, p = 0.0133) and subjective assessment (AUC = 0.918, p = 0.0255). The O-RADS series models have good diagnostic performance for AMs. Where, O-RADS (v2022) has higher accuracy and specificity than O-RADS (v1). The accuracy and specificity of O-RADS (v1), however, can be further improved when combined with SRR assessment.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
PANSIXUAN发布了新的文献求助10
1秒前
烂漫的豆芽完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
KSung发布了新的文献求助30
3秒前
KSung发布了新的文献求助10
3秒前
KSung发布了新的文献求助10
3秒前
KSung发布了新的文献求助30
3秒前
KSung发布了新的文献求助10
3秒前
cometx发布了新的文献求助10
3秒前
KSung发布了新的文献求助10
3秒前
KSung发布了新的文献求助10
3秒前
KSung发布了新的文献求助10
3秒前
KSung发布了新的文献求助10
3秒前
KSung发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
深情安青应助Bonnienuit采纳,获得50
5秒前
6秒前
weizhi完成签到,获得积分10
6秒前
隐形曼青应助IDDDD采纳,获得10
6秒前
6秒前
Hw发布了新的文献求助30
7秒前
7秒前
PANSIXUAN完成签到,获得积分10
7秒前
oy发布了新的文献求助10
7秒前
liuliu发布了新的文献求助10
9秒前
净坛使者发布了新的文献求助10
9秒前
勤恳流沙完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
田様应助学术小白采纳,获得10
9秒前
10秒前
cometx完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
不会游泳的鱼完成签到,获得积分10
11秒前
moumou发布了新的文献求助20
11秒前
科研通AI6.4应助lanshuitai采纳,获得10
11秒前
zhangxycd完成签到,获得积分10
12秒前
sxj完成签到,获得积分10
12秒前
李龙发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Merrill's Atlas of Radiographic Positioning and Procedures - 3-Volume Set, 16th Edition 2000
Petrology and Plate Tectonics 800
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 540
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 500
Materials Informatics Molecules, Crystals and Beyond A volume in Acta Materialia Book Series 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7051442
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8716099
关于积分的说明 18454520
捐赠科研通 6569232
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3120232
关于科研通互助平台的介绍 2208628
邀请新用户注册赠送积分活动 2095819