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

Abstract

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.

Objective: This study aimed to develop a nomogram; based on age, tumor MRI morphological measurements and ADC Histogram analysis measurements to preoperatively distinguish low – non-low risk and high – non-high risk endometrioid endometrial cancer patients according to ESMO risk assessment criteria. Materials and Methods: Our study is a retrospective, descriptive case-control study. Endometrial cancer patients who underwent surgery within the first 30 days after imaging at Afyonkarahisar University Faculty of Medicine, Health Application and Research Center, between 01.01.2017 and 01.09.2023, were included. Out of 252 total patients, it was determined that 82 had complete imaging, surgery, and pathology results. Only endometrioid type endometrial cancers were included. Age, findings obtained in pathology results, tumor orthogonal diameters from lower abdominal MRI examinations including T2, Fat-saturated T1 contrast, and Diffusion/ADC series, tumor and uterus sagittal area measurements, and tumor/uterus area ratios were noted. Finally, volumetric tumor segmentation was performed from ADC maps, and histogram analysis resulted in minADC, maxADC, meanADC, medianADC, percentile10, percentile90, entropy, kurtosis, skewness values. Patients were classified according to ESMO criteria. Significant parameters between groups were determined using basic statistical tests, and the best model was created using binary logistic regression tests considering multicollinearity. A nomogram was obtained for visualization of the model. PASW Statistic 18, Jamovi, and R Software were used for statistical analysis, Slicer software for volumetric segmentation and histogram analysis, and p<0.05 was considered statistically significant. Results: Logistic regression models for the low – non-low risk group included parameters APSag, TAOSag, Median, Skewness; for the high – non-high risk group, APSag, TAOSag, Skewness were determined. Correct classification rates were 86.6% and 70.7%. The AUC, sensitivity, and specificity values obtained from ROC curves were 0.922, 0.934, 0.667 for the low – non-low risk group, and 0.766, 0.827, 0.500 for the high – non-high risk group. The nomogram visual was appended. Conclusion: Comparative to literature, the nomogram integrating ADC Histogram analysis with MRI morphological measurements exhibited a considerable level of stratification in discriminating low – non-low risk groups for endometrioid endometrium cancer. Keywords: Endometrial cancer, risk stratification, nomogram, ADC histogram analysis, MRI.