Borderline ovarian tumors: modern diagnostic criteria at the preoperative stage

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

AIM: The aim of this study was to define and standardize the clinical and diagnostic criteria for borderline ovarian tumors at the preoperative stage.

MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis of 35 clinical case histories of patients with morphologically established borderline ovarian tumors has been conducted. Clinical and morphological data were analyzed: age, anamnesis, examination data, disease stage, histological study results. Laboratory parameters were assessed: CA-125 tumor marker level and ultrasound characteristics using criteria defined by IOTA, ADNEX and O-RADS groups.

RESULTS: A single cyst with a solid component was a typical ultrasound type of borderline ovarian tumors (45.71%). The application of the simple IOTA rules in regards to evaluating the formations proved possible in 100% of the cases and the formation was regarded as undefined in 62.86% of the cases. In 51.43% of the cases, the formation belonged to O-RADS 4 (10% to <50% risk of malignancy). The study of CA-125 tumor marker levels showed insufficient sensitivity, only 57.14% of patients having the parameter above the norm.

CONCLUSIONS: The application of the IOTA and O-RADS criteria allows for differentiating not only benign and malignant, but also borderline ovarian tumors, thus determining the choice of an organ-preserving treatment for patients of reproductive age.

作者简介

Anna Tsypurdeyeva

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology, and Reproductology named after D.O. Ott

Email: tsypurdeevan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7774-2094
SPIN 代码: 5208-9707

MD, Cand. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Anna Protasova

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: protasova1966@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7930-8048

MD, Dr. Sci. (Med.), Assistant Professor

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Irina Solntseva

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: protasova1966@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2692-2156

MD, Cand. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Lina Mikhelashvili

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

编辑信件的主要联系方式.
Email: lina.michelashvili@gmail.com
俄罗斯联邦, Saint Petersburg

参考

  1. Gozman ES, Makarova NA. Histological, genetic, immunohistochemical markers of borderline ovarian tumors. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo medicinskogo universiteta. 2021;(3):8–14. (In Russ.). doi: 10.19163/1994-9480-2021-3(79)-8-14
  2. Novikova EG, Shevchuk AS. Sovremennye podkhody k lecheniyu bol’nykh s pogranichnymi opukholyami yaichnikov. Oncogynecology. 2014;(4):45–58. (In Russ.)
  3. Davydova IYu, Kuznetsov VV, Karseladze AI, Meshcheryakova LA. Borderline ovarian tumors. Akusherstvo i ginekologiya. Novosti. Mneniya. Obucheniya. 2019;(7):92–104. (In Russ.). doi: 10.24411/2303-9698-2019-11013
  4. Davydova IYu, Kuznetsov VV, Karseladze AI, Meshcheryakova LA. Borderline ovarian tumors: а modern view of the problem. Opukholi zhenskoy reproduktivnoy sistemy. 2014;(2):53–55. (In Russ.)
  5. Davydova IYu, Ashrafyan LA, Karseladze AI, et al. Prakticheskie rekomendatsii po lecheniyu pogranichnykh opukholey yaichnikov. Zlokachestvennye opukholi. 2021;10(3s2–1):210–220. (In Russ.). doi: 10.18027/2224-5057-2019-9-3s2-192-202
  6. Bourdel N, Huchon C, Abdel Wahab C, et al. Borderline ovarian tumors: Guidelines from the French national college of obstetricians and gynecologists (CNGOF). Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2021;(256):492–501. doi: 10.1016/j.ejogrb.2020.11.045
  7. Flicek KT, van Buren W, Dudiak K, et al. Borderline epithelial ovarian tumors: what the radiologist should know. Abdom Radiol (NY). 2021;(46):2350–2366. (In Russ.). doi: 10.1007/s00261-020-02688-z
  8. Tamakoshi K, Kikkawa F, Shibata K, et al. Clinical value of CA125, CA19-9, CEA, CA72-4, and TPA in borderline ovarian tumor. Gynecol Oncol. 1996;62(1):67–72. (In Russ.). doi: 10.1006/gyno.1996.0191
  9. Vasil’ev AN, Krasil’nikov SE, Voytsitskiy VE, et al. Onkomarkery SA 125, NE 4 kak prediktornye faktory prognoza u bol’nykh s pogranichnymi opukholyami yaichnikov. Sibirskiy onkologicheskiy zhurnal. 2015;(4):39–44. (In Russ.)
  10. Timmerman D, van Calster B, Testa AC, et al. Ovarian cancer prediction in adnexal masses using ultrasound-based logistic regression models: a temporal and external validation study by the IOTA group. Ultrasound Obstet Gynecol. 2010;(36):226–234.
  11. Garg S, Kaur A, Mohi JK, et al. Evaluation of IOTA simple ultrasound rules to distinguish benign and malignant ovarian tumours. J Clin Diagn Res. 2017;11(8):TC06–TC09. doi: 10.7860/JCDR/2017/26790.10353
  12. Kaijser J, Sayasneh A, van Hoorde K, et al. Presurgical diagnosis of adnexal tumours using mathematical models and scoring systems: a systematic review and meta-analysis. Hum Reprod Update. 2014;20(3):449–462. doi: 10.1093/humupd/dmt059
  13. Adamyan LV, Andreeva EN, Artymuk NV, et al. Diagnostika i lechenie dobrokachestvennykh novoobrazovaniy yaichnikov s pozitsii profilaktiki raka. Klinicheskie rekomendatsii. Problemy reproduktsii. 2018;24(S6) 827–855. (In Russ.)
  14. Van Calster B, Van Hoorde K, Valentin L, et al. Evaluating the risk of ovarian cancer before surgery using the ADNEX model to differentiate between benign, borderline, early and advanced stage invasive, and secondary metastatic tumours: prospective multicentre diagnostic study. BMJ. 2014;349:g5920. doi: 10.1136/bmj.g5920
  15. Andreotti RF, Timmerman D, Strachowski LM, et al. O-RADS US risk stratification and management system: A consensus guideline from the ACR ovarian-adnexal reporting and data system committee. Radiology. 2020;294(1):168–185. (In Russ.). doi: 10.1148/radiol.2019191150

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1

下载 (54KB)
索引源数据
3. Fig. 2

下载 (46KB)
索引源数据
4. Fig. 3

下载 (57KB)
索引源数据
5. Fig. 4

下载 (92KB)
索引源数据
6. Fig. 5

下载 (82KB)
索引源数据
7. Fig. 6

下载 (125KB)
索引源数据
8. Fig. 7

下载 (124KB)
索引源数据
9. Fig. 8

下载 (33KB)
索引源数据
10. Fig. 9

下载 (28KB)
索引源数据
11. Fig. 10

下载 (21KB)
索引源数据

版权所有 © Eсо-Vector, 2022



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».