Endometrium kanserli hastalarda preoperatif risk sınıflandırması için manyetik rezonans görüntüleme özelliklerine dayalı nomogram geliştirilmesi

Amaç: Çalışmamızda yaş, tümör MRG morfolojik ölçümleri ve ADC Histogram analizi ölçümlerini içeren değişkenler ile ESMO kriterlerine göre düşük - düşük olmayan riskli ve yüksek – yüksek olmayan riskli endometrioid endometrium kanseri hastalarını cerrahi öncesi ayırt etmek için bir nomogram geliştirilmesi amaçlandı. Gereç ve Yöntem: Çalışmamız retrospektif, tanımlayıcı kesitsel bir vaka-kontrol çalışmasıdır. Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi Tıp Fakültesi Sağlık Uygulama ve Araştırma Merkezi'ne 01.01.2017 ile 01.09.2023 tarihleri arasında merkezimizde görüntüleme sonrası ilk 30 gün içerisinde opere olan endometrium kanseri tanılı hastalar dahil edildi. Toplam 252 hastadan 82'sinin eksiksiz görüntüleme, operasyon ve patoloji sonuçlarına sahip olduğu anlaşıldı. Yalnızca endometrioid tip endometrium kanserleri dahil edildi. Yaş, patoloji sonuçlarında elde edilen bulgular, MRG'de T2, yağ baskılı T1 kontrastlı ve Difüzyon/ADC serilerini içeren alt batın MRG tetkiklerinden tümör ortogonal çapları, tümör ve uterus sagittal alan ölçümleri ve tümör/uterus alan oranları not edildi. Son olarak ADC haritalarından volümetrik tümör segmentasyonu yapıldı, histogram analizi sonucu minADC, maxADC, meanADC, medianADC, percentile10, percentile90, entropi, kurtosis, skewness değerleri not edildi. ESMO kriterlerine göre hastaların risk sınıflamaları yapıldı. Temel istatistik testler ile gruplar arası anlamlı fark olan parametreler, çoklu bağlantı (multicollinearity) ekarte edilerek binary (iki durumlu) lojistik regresyon testleri ile en iyi model oluşturuldu. Modelin görselleştirilmesi için nomogram elde edildi. İstatistiksel analiz için PASW Statistic 18, Jamovi ve R Software yazılımları, volümetrik segmentasyon ve histogram analizi için Slicer yazılımı kullanıldı ve p<0,05 anlamlı kabul edildi. Bulgular: Lojistik regresyon testleri sonucu düşük – düşük olmayan riskli grup için lojistik regresyon modeline alınan parametreler APSag, TAOSag, Median, Skewness olarak; yüksek – yüksek olmayan risk grubu için APSag, TAOSag, Skewness olarak belirlendi. Sırasıyla modeller sonucu doğru sınıflama oranı %86,6, %70,7'dir. ROC eğrileri sonucu elde edilen AUC, sensitivite ve spesifite değerleri sırasıyla; (0,922; 0,934; 0,667) ve (0,766; 0,827; 0,500) bulundu. Oluşturulan nomogram görseli eklendi. Sonuç: ADC Histogram analizlerinin MRG morfolojik ölçümlerine eklenerek elde edilen nomogram ile literatüre göre karşılaştırıldığında düşük – düşük olmayan risk gruplarını ayırmada yüksek oranda bir stratifikasyonu sağlandığı bulunmuştur.