Autores del artículo: Rochelle F. Andreotti, Dirk Timmerman, Lori M. Strachowski, Wouter Froyman, Beryl R. Benacerraf, Genevieve L. Bennett, Tom Bourne, Douglas L. Brown, Beverly G. Coleman, Mary C. Frates, Steven R. Goldstein, Ulrike M. Hamper, Mindy M. Horrow, Marta Hernanz- Schulman, Caroline Reinhold, Stephen L. Rose, Brad P. Whitcomb, Wendy L. Wolfman, Phyllis Glanc
Publicado online: 5 de noviembre de 2019. https://doi.org/10.1148/radiol.2019191150
Sintetizado por el Dr. Andrés Portnoy Mejía (Centro Médico Diagnóstico Científico Integral, Buenos Aires, Argentina)
Este artículo de 2019 presenta el Sistema de Estratificación de Riesgo y Manejo O-RADS US, un consenso elaborado por el comité de Ovarian-Adnexal Reporting and Data System (O-RADS) del Colegio Americano de Radiología (ACR). Este sistema fue diseñado para mejorar la evaluación de masas ováricas y anexiales, reduciendo la ambigüedad en los informes de ultrasonido y proporcionando recomendaciones de manejo basadas en categorías de riesgo.
Objetivos principales
- Optimizar los resultados del cáncer de ovario: se busca identificar y manejar adecuadamente a las pacientes con mayor riesgo de malignidad, derivándolas a un oncólogo ginecológico para mejorar los resultados clínicos.
- Minimizar procedimientos quirúrgicos innecesarios: evitar cirugías en pacientes con lesiones benignas, reduciendo complicaciones quirúrgicas y costes de atención sanitaria.
- Estandarizar la evaluación de riesgo: proporcionar un sistema estandarizado para la clasificación del riesgo de malignidad en lesiones anexiales basado en datos y consenso de expertos.
Metodología y estratificación de riesgo
El sistema O-RADS clasifica las lesiones en seis categorías basadas en su riesgo de malignidad, desde O-RADS 0 (evaluación incompleta) hasta O-RADS 5 (alto riesgo de malignidad). La clasificación se basa en descriptores ecográficos estandarizados derivados de estudios del grupo IOTA (International Ovarian Tumor Analysis).
1. O-RADS 0: Evaluación incompleta
- Se utiliza cuando la evaluación ecográfica es insuficiente debido a factores técnicos, como gas intestinal o tamaño de la lesión, que impide una visualización adecuada.
- Requiere un nuevo estudio ecográfico o, en algunos casos, una resonancia magnética.
2. O-RADS 1: Ovario fisiológico normal
- Representa un ovario premenopáusico normal, incluyendo folículos y cuerpo lúteo.
- No se necesita seguimiento adicional.
3. O-RADS 2: Lesiones casi seguramente benignas
- Riesgo de malignidad menor al 1%.
4. O-RADS 3: Lesiones de bajo riesgo
- Riesgo de malignidad entre 1% y <10%.
5. O-RADS 4: Lesiones de riesgo intermedio
- Riesgo de malignidad entre 10% y <50%.
6. O-RADS 5: Lesiones de alto riesgo
- Riesgo de malignidad ≥50%.
Aplicación clínica y ventajas del sistema
- Estandarización: proporciona un lenguaje común y una estructura de informes estandarizada que puede mejorar la comunicación entre radiólogos y clínicos.
- Versatilidad: es útil tanto para radiólogos expertos en evaluación ecográfica de lesiones anexiales como para aquellos con menor experiencia.
- Comparabilidad internacional: combina enfoques europeos y norteamericanos, facilitando su adopción en diferentes entornos clínicos.
- Validación prospectiva: el sistema se basa en datos del estudio IOTA, que incluye la validación de modelos matemáticos para predecir el riesgo de malignidad.
Limitaciones y futuras direcciones
Limitaciones:
- La clasificación se basa en datos retrospectivos y puede sobreestimar el riesgo de malignidad en categorías más benignas.
- Necesidad de validación adicional en poblaciones más amplias y con observadores menos experimentados.
Futuras direcciones:
- Validación adicional con resultados del estudio IOTA 5, que incluye pacientes manejadas de manera conservadora y quirúrgica.
- Estudio de la variabilidad entre observadores para validar el uso del sistema en diferentes niveles de experiencia clínica.
Conclusiones
El sistema O-RADS US ofrece un marco estandarizado para la evaluación del riesgo de malignidad en masas ováricas y anexiales, con el objetivo de mejorar la precisión diagnóstica y optimizar la gestión clínica. Su implementación podría reducir la variabilidad en la interpretación de los ultrasonidos y mejorar la calidad de atención en pacientes con masas anexiales.