Journal of Magnetic Resonance Imaging· 2026Q1
Basitleştirilmiş LI-RADS v2018, Tanısal Performansı Koruyor: Bireysel Katılımcı Verileri Meta-Analizi
Simplifying CT / MRI LI ‐ RADS v2018 Maintains Diagnostic Performance: An Individual Participant Data Meta‐Analysis
- 1atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Karaciğer Görüntüleme Raporlama ve Veri Sistemi (LI-RADS) v2018'in eşik büyüme (TG) kaldırılarak ve 10 mm'lik boyut kesme değeri kullanılarak basitleştirilmesi, orijinal algoritmaya kıyasla benzer AUC (0.80'e karşı 0.81) ve gelişmiş hassasiyet (%73.8'e karşı %71.8) göstererek hepatoselüler karsinom (HCC) tespiti için tanısal performansı korumuştur.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Eşik büyümenin kaldırılması ve 10 mm'lik boyut kesme değerinin kullanılmasıyla LI-RADS v2018'in basitleştirilmesi, tanısal performansı korumuştur.
- Basitleştirilmiş algoritma, orijinal LI-RADS v2018'e kıyasla 0.80 AUC göstermiştir.
- Basitleştirilmiş versiyonda LR-5 hassasiyeti %73.8'e yükselmiş, orijinalde ise %71.8 olmuştur; özgüllük ve PPV benzer kalmıştır.
- 15 mm ve 20 mm'lik kesme değerleri kullanılarak yapılan diğer basitleştirmeler, anlamlı derecede daha düşük AUC ve hassasiyetle sonuçlanmıştır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
BACKGROUND: The Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) diagnostic algorithm assesses hepatocellular carcinoma (HCC) probability of liver observations in high-risk individuals, but complexity may limit its adoption. PURPOSE: To evaluate whether LI-RADS v2018 can be simplified without impairing diagnostic performance by removing threshold growth (TG) and reducing size cut-offs. STUDY TYPE: Retrospective meta-analysis. POPULATION: Eight thousand five hundred eighty-two patients (mean age: 59 ± 11 years; 6610 male) at risk for HCC with CT/MRI (986 CT, 6554 MRI, and 1042 CT/MRI). FIELD STRENGTH/SEQUENCE: Field strength: 1.5T and 3.0T; sequences varied by institution per LI-RADS technical requirements. ASSESSMENT: LI-RADS v2018 using major features only was compared with seven simplifications removing TG and/or applying single size cut-offs (≥ 10, ≥ 15, and ≥ 20 mm) in individual participant data (IPD) of 64 studies (29 institutions, 11 countries) from the LI-RADS Living Systematic Review and IPD Meta-analysis Project. Risk of bias was assessed with QUADAS-2. STATISTICAL TESTS: Summary receiver operating characteristic curves estimated area under the curve (AUC) across LR-3 to LR-5; LR-5 sensitivity, specificity, and positive predictive value (PPV) were estimated using a one-step bivariate mixed-effects model. Differences were assessed by cluster bootstrap. p < 0.05 indicated significance, uncorrected for multiple comparisons. RESULTS: Nine thousand four hundred six observations were included. Excluding TG with a 10-mm cut-off showed AUC similar to LI-RADS v2018 (0.80 vs. 0.81, p = 0.44) and significantly higher LR-5 sensitivity (73.8% vs. 71.8%) with similar specificity (72.5% vs. 73.7%, p = 0.13) and PPV (97.8% vs. 97.8%, p = 0.73). Removing TG with 15-mm and 20-mm cut-offs had significantly lower AUC than v2018 (-0.03 [95% CI: -0.041, -0.019]; -0.043 [-0.054, -0.032], respectively) and sensitivity (-13.2% [95% CI: -14.5%, -12.0%]; -30.1% [-31.7%, -28.5%], respectively). Of the 64 studies, 17 had low-risk of bias, and 56 had low applicability concerns. CONCLUSION: Simplifying LI-RADS v2018 by removing TG and using a 10-mm size cut-off preserved diagnostic table AUC while improving LR-5 sensitivity without loss of specificity or PPV. PROTOCOL REGISTRATION: Open Science Framework (https://osf.io/cjwgp). EVIDENCE LEVEL: 3. TECHNICAL EFFICIENCY: Stage 2.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hepatoloji
HepatologyMedicine