Keywords: BI-RADS™, Mammography, Breast cancer
Descritores: BI-RADS®, Mamografia, Câncer de mama
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Abstract:
The author presents a critical analysis of the recently published BI-RADS TM system. The first recommendation is to always determine if BI-RADS TM is being used for mammography, ultrasound or magnetic resonance by using the term BI-RADS TM-US or a similar term. The advantages of using the BI-RADS TM-US including reproducibility, standardization, auditing, basis of echogenicity are also considered. In addition, some drawbacks of the system are identified: the omission of statistically significant proven descriptors such as marked hypoechogenicity and number of lobulations, the use of non-recognized descriptors such as the Cooper ligament, and the lack of data on the positive predictive value of some very common breast lesions such as hypoechoic nodules. Finally, a suggestion is presented: to classify the descriptors according to its importance as predictors in order to determine the positive predictive value of the lesions.
Resumo:
O autor faz uma análise crítica do recém-incorporado BI-RADS® ultra-sonográfico. A primeira recomendação derivada dessa análise crítica é que sempre se identifique quando se está usando o sistema BI-RADS® para mamografia, ultra-sonografia ou ressonância magnética, por exemplo, empregando o termo BI-RADS®-US. São feitas considerações sobre as vantagens de se utilizar o BI-RADS® ultra-sonográfico, incluindo reprodutibilidade, padronização, auditoria, ecogenicidade de base. São também identificados alguns pontos fracos do sistema: a omissão de descritores de relevância estatística comprovada, como hipoecogenicidade acentuada e número de lobulações, a adoção de descritores de valor ainda pouco comprovado, como o ligamento de Cooper, e a falta de dados sobre o valor preditivo positivo de algumas lesões muito comuns, como nódulos hipoecóicos. Finalmente, é colocada uma sugestão: dividir os descritores em faixas de significância para se determinar o valor preditivo positivo das lesões, uma vez que alguns descritores são muito significativos e outros não têm qualquer relevância estatística.
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