New possibilities for assessing the magnetic resonance characteristics of endometrioid ovarian cysts and their response to dienogest therapy

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Objective: To evaluate the dynamics of changes in the size of ovarian endometriomas (OMA) in patients receiving the dienogest (DNG) therapy and determine the significant parameters of magnetic resonance imaging (MRI) that affect their reduction.

Materials and methods: This was a prospective study which was conducted at the Academician V.I. Kulakov National Medical Research Centre for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Moscow, in the period from 2021 to 2023. The study included 24 patients with 37 OMA (average age is 33.54 (7.08) years). The patients received DNG (drug "Zafrilla") at daily dosage 2 mg in a continuous mode. Before the start of therapy and after 6 months of its administration, an MRI of the pelvic organs was conducted with a simultaneous calculation of a number of parameters: the size and volume of cysts with the calculation of the reduction coefficient, the measured diffusion coefficient (MDC), the ratio between the maximum and minimum values of MDC, signal intensity on T2-weighted images. The initial and subsequent levels of AMH and CA-125 were determined in the blood serum.

Results: The analysis of the data showed that DNG therapy leads to a decrease in the volume of OMA by 50% or more in 73% of cases, by 75% or more in every 2nd case of the disease. The full effect of the therapy was noted in every 10th case (100%). The reduction coefficient was significantly influenced by the initial MDC values (r=0.559, p=0.068), the degree of uniformity of the cyst contents (r=0.5491, p=0.0081), the time until its detection (r=-0.4432, p=0.0077), as well as its initial dimensions (<2 cm in diameter, p=0.0015). The higher the initial MDC values correlated with more pronounced effect of therapy. It was shown that at an MDC value of ≥0.792, a decrease in OMA volume by 75% or more with a sensitivity of 90.0% and a specificity of 78.57% can be expected (AUC 0.814 (0.093) [95% CI 0.604;0.942], p=0.0007).

Conclusion: DNG suppressive hormone therapy helps to reduce the volume of OMA by an average of 78.91%. MRI of the pelvic organs is not only a method of diagnosing OMA, but it is also a tool for evaluating the effectiveness of therapy with MDC. MDC value of ≥0.792 may indicate a potential decrease in the volume of OMA by 75% or more, which is important for making a decision about the patient’s management tactics.

作者简介

Galina Chernukha

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Centre for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of Russia

编辑信件的主要联系方式.
Email: c-galina1@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9065-5689

Dr. Med. Sci., Professor, Chief Researcher, obstetrician-gynecologist at the Department of Gynecological Endocrinology

俄罗斯联邦, Moscow

Alina Solopova

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Centre for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of Russia

Email: a_solopova@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-4768-115X

Dr. Med. Sci., Associate Professor, Leading Researcher at the Department of Radiology

俄罗斯联邦, Moscow

Veronika Pronina

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Centre for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of Russia

Email: ver22595@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4566-4065

obstetrician-gynecologist, PhD student

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Blum S., Fasching P.A., Hildebrandt T., Lermann J., Heindl F., Born T. et al. Comprehensive characterization of endometriosis patients and disease patterns in a large clinical cohort. Arch. Gynecol. Obstet. 2022; 305(4): 977-84. https://dx.doi.org/10.1007/s00404-021-06200-w.
  2. von Theobald P., Cottenet J., Iacobelli S., Quantin C. Epidemiology of endometriosis in France: a large, nation-wide study based on hospital discharge data. Biomed. Res. Int. 2016; 2016: 3260952. https://dx.doi.org/ 10.1155/2016/3260952.
  3. Becker C.M., Bokor A., Heikinheimo O., Horne A., Jansen F., Kiesel L. et al.; ESHRE Endometriosis Guideline Group. ESHRE guideline: endometriosis. Hum. Reprod. Open. 2022; 2022(2): hoac009. https://dx.doi.org/10.1093/hropen/hoac009.
  4. Bazot M., Lafont C., Rouzier R., Roseau G., Thomassin-Naggara I., Daraï E. Diagnostic accuracy of physical examination, transvaginal sonography, rectal endoscopic sonography, and magnetic resonance imaging to diagnose deep infiltrating endometriosis. Fertil. Steril. 2009; 92(6): 1825-33. https:// dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2008.09.005.
  5. Moreno-Sepulveda J., Romeral C., Niño G., Pérez-Benavente A. The effect of laparoscopic endometrioma surgery on anti-müllerian hormone: a systematic review of the literature and meta-analysis. JBRA Assist. Reprod. 2022; 26(1): 88-104. https://dx.doi.org/10.5935/1518-0557.20210060.
  6. Muzii L., Achilli C., Lecce F., Bianchi A., Franceschetti S., Marchetti C. et al. Second surgery for recurrent endometriomas is more harmful to healthy ovarian tissue and ovarian reserve than first surgery. Fertil. Steril. 2015; 103(3): 738-43. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2014.12.101.
  7. Maul L.V., Morrision J.E., Schollmeyer T., Alkatout I., Mettler L. Surgical therapy of ovarian endometrioma: recurrence and pregnancy rates. JSLS. 2014; 18(3): e2014.00223. https://dx.doi.org/10.4293/JSLS.2014.00223.
  8. Seo J.W., Lee D.Y., Yoon B.K., Choi D. The age-related recurrence of endometrioma after conservative surgery. Eur. J. Obstet. Gynecol. Reprod. Biol. 2017; 208: 81-5. https://dx.doi.org/10.1016/j.ejogrb.2016.11.015.
  9. Chapron C., Marcellin L., Borghese B., Santulli P. Rethinking mechanisms, diagnosis and management of endometriosis. Nat. Rev. Endocrinol. 2019; 15(11): 666-82. https://dx.doi.org/10.1038/s41574-019-0245-z.
  10. Sugimoto K., Nagata C., Hayashi H., Yanagida S., Okamoto A. Use of dienogest over 53 weeks for the treatment of endometriosis. J. Obstet. Gynaecol. Res. 2015; 41(12): 1921-6. https://dx.doi.org/10.1111/jog.12811.
  11. Uludag S.Z., Demirtas E., Sahin Y., Aygen E.M. Dienogest reduces endometrioma volume and endometriosis-related pain symptoms. J. Obstet. Gynaecol. 2021; 41(8): 1246-51. https://dx.doi.org/10.1080/01443615.2020.1867962.
  12. Lee J.H., Song J.Y., Yi K.W., Lee S.R., Lee D.Y., Shin J.H. et al. Effectiveness of dienogest for treatment of recurrent endometriosis: multicenter data. Reprod. Sci. 2018; 25(10): 1515-22. https://dx.doi.org/10.1177/1933719118779733.
  13. Sugimura K., Okizuka H., Kaji Y., Imaoka I., Shiotani S., Mukumoto H. et al. MRI in predicting the response of ovarian endometriomas to hormone therapy. J. Comput. Assist. Tomogr. 1996; 20(1): 145-50. https://dx.doi.org/10.1097/00004728-199601000-00026.
  14. Matsuura M., Tamate M., Tabuchi Y., Takada S., Tanaka R., Iwasaki M. et al. Prediction of the therapeutic effect of dienogest in ovarian endometrial cysts using the apparent diffusion coefficient. Gynecol. Endocrinol. 2014; 30(8): 597-9. https://dx.doi.org/10.3109/09513590.2014.911277.
  15. Bazot M., Bharwani N., Huchon C., Kinkel K., Cunha T.M., Guerra A. et al. European society of urogenital radiology (ESUR) guidelines: MR imaging of pelvic endometriosis. Eur. Radiol. 2017; 27(7): 2765-75. https://dx.doi.org/10.1007/ s00330-016-4673-z.
  16. Méndez Fernández R., Barrera Ortega J. Magnetic resonance imaging of pelvic endometriosis. Radiologia. 2017; 59(4): 286-96. https://dx.doi.org/10.1016/ j.rx.2017.02.002.
  17. Khashchenko E.P., Uvarova E.V., Fatkhudinov T.K., Chuprynin V.D., Asaturova A.V., Kulabukhova E.A. et al. Endometriosis in adolescents: diagnostics, clinical and laparoscopic features. J. Clin. Med. 2023; 12(4): 1678. https://dx.doi.org/10.3390/jcm12041678.
  18. Thomeer M.G., Steensma A.B., van Santbrink E.J., Willemssen F.E., Wielopolski P.A., Hunink M.G. et al. Can magnetic resonance imaging at 3.0-Tesla reliably detect patients with endometriosis? Initial results. J. Obstet. Gynaecol. Res. 2014; 40(4): 1051-8. https://dx.doi.org/10.1111/jog.12290.
  19. He Z.X., Shi H.H., Fan Q.B., Zhu L., Leng J.H., Sun D.W. et al. Predictive factors of ovarian carcinoma for women with ovarian endometrioma aged 45 years and older in China. J. Ovarian. Res. 2017; 10(1): 45. https://dx.doi.org/10.1186/s13048-017-0343-2.
  20. Thalluri A.L., Knox S., Nguyen T. MRI findings in deep infiltrating endometriosis: A pictorial essay. J. Med. Imaging Radiat. Oncol. 2017; 61(6): 767-73. https://dx.doi.org/10.1111/1754-9485.12680.
  21. Чернуха Г.Е., Пронина В.А., Солопова А.Е. Современные возможности оптимизации диагностики и терапии эндометриоидных кист яичников. Акушерство и гинекология. 2023; 11: 28-35. [Chernukha G.E., Pronina V.A., Solopova A.E. Modern possibilities for optimizing the diagnosis and therapy of ovarian endometriomas. Obstetrics and Gynecology. 2023; (11): 28-35. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2023.168.
  22. Muzii L., Galati G., Di Tucci C., Di Feliciantonio M., Perniola G., Di Donato V. et al. Medical treatment of ovarian endometriomas: a prospective evaluation of the effect of dienogest on ovarian reserve, cyst diameter, and associated pain. Gynecol. Endocrinol. 2020; 36(1): 81-3. https://dx.doi.org/10.1080/ 09513590.2019.1640199.
  23. Hu X., Liang Z., Zhang C., Wang G., Cai J., Wang P. The diagnostic performance of maximum uptake value and apparent diffusion coefficient in differentiating benign and malignant ovarian or adnexal masses: a meta-analysis. Front. Oncol. 2022; 12: 840433. https://dx.doi.org/10.3389/fonc.2022.840433.
  24. Flores V.A., Vanhie A., Dang T., Taylor H.S. Progesterone receptor status predicts response to progestin therapy in endometriosis. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2018; 103(12): 4561-8. https://dx.doi.org/10.1210/jc.2018-01227.
  25. Zhang P., Wang G. Progesterone resistance in endometriosis: current evidence and putative mechanisms. Int. J. Mol. Sci. 2023; 24(8): 6992. https://dx.doi.org/10.3390/ijms24086992.
  26. Ярмолинская М.И., Флорова М.С. Возможности терапии диеногестом 2 мг у больных наружным генитальным эндометриозом. Проблемы репродукции. 2017; 23(1): 70-9. [Iarmolinskaia M.I., Florova M.S. The possibility of treatment with dienogest 2 mg in patients with genital endometriosis. Russian Journal of Human Reproduction. 2017; 23(1): 70-9. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.17116/repro201723170-79.
  27. Оразов М.Р., Радзинский В.Е., Орехов Р.Е., Таирова М.Б. Эффективность профилактики рецидивов после хирургического лечения эндометриоза яичников. Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2022; 21(3): 53-62. [Orazov M.R., Radzinsky V.E., Orekhov R.E., Tairova M.B. Effectiveness of medical therapy for preventing ovarian endometriosis recurrence after surgical treatment. Gynecology, Obstetrics and Perinatology. 2022; 21(3): 53-62. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.20953/ 1726-1678-2022-3-53-62.
  28. Оразов М.Р., Радзинский В.Е., Орехов Р.Е. Эффективность терапии эндометриоз-ассоциированной тазовой боли, резистентной к хирургическому лечению. Гинекология. 2021; 23(4): 314-23. [Orazov M.R., Radzinsky V.E., Orekhov R.E. The effectiveness of therapy for endometriosis-associated pelvic pain resistant to surgical treatment. Gynecology. 2021; 23(4): 314-23. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.26442/20795696.2021.4.201097.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Algorithm for inclusion of patients in a prospective study

下载 (425KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Percentage reduction in endometrioma volume during therapy

下载 (206KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Threshold value of IDC (*103 mm2/s) with a decrease in EC volume by 75% or more during DNG therapy

下载 (176KB)
索引源数据

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».