Magnetic resonance imaging for non-invasive diagnosis of various forms of endometriosis in women with infertility

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

BACKGROUND: Endometriosis is one of the most common causes of infertility, affecting approximately 6%–10% of women of reproductive age. For many decades, laparoscopic surgery has been considered the “gold standard” for diagnosing various forms of endometriosis. However, diagnostic laparoscopy, despite its widespread use, is an invasive and expensive procedure with certain risks. Current scientific literature increasingly shows that the methods of radiological diagnosis (ultrasound and magnetic resonance imaging [MRI]) are the main and most promising for verification of endometriosis. The advantages of MRI over ultrasound are multiplanar images, high tissue contrast, and smaller size of detectable heterotopias.

AIM: To assessing the sensitivity and specificity of MRI for diagnosing different forms of endometriosis.

METHODS: A retrospective analysis of the medical histories and instrumental studies of 129 women of reproductive age (mean age of the participants was 30.5±4.6 years) with a clinical diagnosis of infertility and suspected genital endometriosis was conducted. At the first stage of the study, the patients underwent a comprehensive MRI with one-stage magnetic resonance hysterosalpingography to assess the pelvis and tubal patency. Further, laparoscopic surgery (LS) was performed to confirm/refute the diagnosis of genital endometriosis, provide surgical treatment, or further search for possible causes of infertility. The results obtained with MRI and LS were compared, and the sensitivity and specificity of MRI for diagnosing external and internal genital endometriosis were assessed.

RESULTS: According to the data obtained, the specificity of MRI for diagnosing peritoneal endometriosis was 74% (95% confidence interval [CI], 57%–85%), and the sensitivity was 94% (95% CI, 87%–99%). Diagnostic accuracy of the technique was 86% (95% CI, 79%–91%). The most frequent localization of endometrioid heterotopias was retrocervical (41%). The specificity of this technique for diagnosing endometrioid ovarian cysts was 92% (95% CI, 82%–97%), and the sensitivity amounted for 98% (95% CI, 90%–100%). Diagnostic accuracy of the technique was 94% (95% CI, 88%–96%). The specificity and sensitivity of MRI for the diagnosis of adenomyosis were 96% (95% CI, 92%–99%) and 99% (95% CI, 87%–100%), respectively. Diagnostic accuracy of the technique was 97% (95% CI, 93%–99%). Our results were consistent with the literature data on the accuracy of MRI for diagnosing endometriosis.

CONCLUSIONS: Based on the results, MRI is a promising non-invasive method for diagnosing various forms of endometriosis. The performance of a comprehensive MRI allows obtaining sufficiently accurate information about the condition of the pelvic organs, detecting the manifestations of genital endometriosis, and reducing the time for examining women with infertility.

Sobre autores

Alena Efimova

Almazov National Medical Research Centre

Autor responsável pela correspondência
Email: alyona-sokolova@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-3323-1561
Código SPIN: 2423-0370
Rússia, Saint Petersburg

Olga Sergienya

Almazov National Medical Research Centre

Email: mrtsergienya@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-6495-700X
Código SPIN: 1637-1025
Rússia, Saint Petersburg

Irina Maschenko

Almazov National Medical Research Centre

Email: mashchenko_ia@almazovcentre.ru
ORCID ID: 0000-0002-4949-8829
Código SPIN: 5154-7080
Rússia, Saint Petersburg

Irina Zazerskaya

Almazov National Medical Research Centre

Email: zazera@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-4431-3917
Código SPIN: 5683-6741
Rússia, Saint Petersburg

Bibliografia

  1. Tanbo T, Fedorcsak P. Endometriosis-associated infertility: aspects of pathophysiological mechanisms and treatment options. Acta Obstet Gynecol Scand. 2017;96:659–667.
  2. Kennedy S, Bergqvist A, Chapron C, et al. ESHRE guideline for the diagnosis and treatment of endometriosis. Hum Reprod. 2005;20:2698–2704.
  3. Becker CM, Bokor A, Heikinheimo O, et al. ESHRE Endometriosis Guideline Group. ESHRE guideline: endometriosis. Hum Reprod Open. 2022;2022(2):hoac009. doi: 10.1093/hropen/hoac009
  4. Kido A, Himoto Y, Moribata Y, et al. MRI in the diagnosis of endometriosis and related diseases. Korean J Radiol. 2022;23(4):426–445. doi: 10.3348/ kjr.2021.0405
  5. Manganaro L, Fierro F, Tomei A, et al. Feasibility of 3.0T pelvic MR imaging in the evaluation of endometriosis. Eur J Radiol. 2012;81(6):1381–1387. doi: 10.1016/j.ejrad.2011.03.049
  6. Shampain KL. Endometriosis and pelvic MRI: the impact of radiologist expertise on detection. Academ Radiol. 2021; 28(3):354–355. doi: 10.1016/j.acra.2020.08.033
  7. Bazot M, Jarboui L, Ballester M, et al. The value of MRI in assessing parametrial involvement in endometriosis. Hum Reprod. 2012;27(8):2352–2358. doi: 10.1093/humrep/des211
  8. Burla L, Scheiner D, Samartzis EP, et al. The ENZIAN score as a preoperative MRIbased classification instrument for deep infiltrating endometriosis. Arch Gynecol Obstet. 2019;300(1):109–116. doi: 10.1007/s00404-019-05157-1

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

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».