Power Doppler Quantification in Assessing Gestational Trophoblastic Neoplasia
Autor: | Meng-Xing Tang, Linda Dayal, Guillaume Barrois, Roshan Agarwal, Yuanwei Li, Daksha C Patel, M Roddie, Robert J. Eckersley, Philip Savage, Michael J. Seckl, Adrian Lim |
---|---|
Rok vydání: | 2016 |
Předmět: |
Adult
medicine.medical_specialty 03 medical and health sciences Power doppler 0302 clinical medicine Vascularity Pregnancy Risk Factors Antineoplastic Combined Chemotherapy Protocols medicine Humans Radiology Nuclear Medicine and imaging Risk factor Gestational Trophoblastic Disease Gynecology 030219 obstetrics & reproductive medicine business.industry Ultrasonography Doppler Power doppler ultrasound Middle Aged First line treatment Methotrexate Drug Resistance Neoplasm 030220 oncology & carcinogenesis Female Radiology Gestational trophoblastic neoplasia medicine.symptom Risk assessment business medicine.drug |
Zdroj: | Ultraschall in der Medizin (Stuttgart, Germany : 1980). 39(2) |
ISSN: | 1438-8782 |
Popis: | The FIGO score cannot accurately stratify low-risk gestational trophoblastic neoplasia (GTN) patients who develop chemoresistance to single agent methotrexate chemotherapy. Tumour vascularisation is a key risk factor and its quantification may provide non-invasive way of complementing risk assessment. 187 FIGO-staged, low-risk GTN patients were prospectively recruited. Power Doppler ultrasound was analysed using a quantification program. Four diagnostic indicators were obtained comprising the number of colour pixels (NCP), mean dB, power Doppler quantification (PDQ), and percentage of colour pixels (%CP). Each indicator performance was assessed to determine if they could distinguish the subset of low-risk patients who became chemoresistant. There were 111 non-resistant and 76 resistant patients. NCP performed best at distinguishing these two groups where the non-resistant group had an average 3435 (± 2060) pixels and the resistant group 6151 (± 3192) pixels (p 0.001). PDQ and %CP showed significant differences (p 0.001) but had poorer performance (area under ROC curves were 72 % and 67 % respectively compared with 75 % for NCP). The mean dB index was not significantly different (p = 0.133). Power Doppler ultrasound quantification shows potential for non-invasive assessment of tumour vascularity and can distinguish low-risk GTN patients who become chemoresistant from those who have an uncomplicated course with first line treatment.ZIEL: Der FIGO-Score kann Patienten mit gestationsbedingter trophoblastischer Niedrig-Risiko-Neoplasie (GTN), die eine Chemoresistenz gegenüber einer Methotrexat-Monotherapie entwickeln, nicht exakt stratifizieren. Die Vaskularisierung des Tumors ist ein entscheidender Faktor und dessen Quantifizierung kann als nicht-invasive Methode für die ergänzende Risikoabschätzung dienen. 187 FIGO-eingeteilte Niedrigrisiko-GNT-Patienten wurden prospektiv aufgenommen. Die Power-Dopplersonografie wurde mittels eines Quantifizierungsprogramms analysiert. Ermittelt wurden vier diagnostische Marker, die aus der Zahl der Farbpixel (NCP), der mittleren dB, der Powerdoppler-Quantifizierung (PDQ) und dem Prozent der Farbpixel (%CP) bestanden. Die Leistung jedes Markers in Bezug auf die Erkennung der Untergruppe von Niedrigrisiko-Patienten, die eine Chemoresistenz entwickelten, wurde bewertet. Es gab 111 nicht-resistente und 76 resistente Patienten. NCP konnte am besten zwischen den beiden Gruppen differenzieren, wobei die nicht-resistente Gruppe durchschnittlich 3435 (± 2060) Pixel und resistente Gruppe 6151 (± 3192) Pixel aufwies (p 0,001). PDQ und %CP zeigten signifikante Unterschiede (p 0,001), aber hatten eine schlechtere Leistung („Area under ROC curve“ 72 % für PDQ und 67 % für %CP im Vergleich zu 75 % für NCP). Der mittlere dB-Index wies keine signifikanten Unterschiede auf (p = 0,133). Die Powerdoppler-Quantifizierung ermöglicht die nicht-invasive Beurteilung der Tumorvaskularität und kann zwischen Niedrigrisiko-GTN-Patienten mit Chemoresistenz und denen mit unkompliziertem Verlauf unter einer First-Line-Therapie differenzieren. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |