Wenn ein Patient in die „Grauzone“ fällt, kann es sehr schwierig sein, die Ergebnisse visuell zu interpretieren. Dies liegt daran, dass es schwierig sein kann zu bestimmen, ob ein Patient als BI-RADS 3 im Vergleich zu einem BI-RADS 4 klassifiziert werden sollte, dessen Klassifikationen nur um ein Prozent variieren.

Die Wahrscheinlichkeit eines Brustkrebses liegt bei einer BI-RADS 3-Patientin zwischen null und zwei Prozent. Bei BI-RADS 4-Patienten liegt die Variation zwischen zwei und 95 Prozent, wobei einige Zentren die BI-RADS 4A (2-10%), 4B (10-50%) und 4C (50-95%) verwenden%) Schichtung der Ergebnisse.Da eine Frau mit einem BI-RADS 4A eine Zwei- bis 10-prozentige Wahrscheinlichkeit für Brustkrebs hat, ist der Unterschied zwischen einem BI-RADS 3 und einem BI-RADS 4A vernachlässigbar.

Wie unterscheidet sich das Patientenmanagement für 1% der Patienten?

Bei einer BI-RADS 4-Patientin wird unabhängig davon, ob eine Patientin eine BI-RADS 4A oder 4C hat, eine Biopsie verwendet, um eine schlüssige Diagnose von Brustkrebs oder einer gutartigen Brusterkrankung zu stellen. Diese Empfehlung richtet sich nach den Richtlinien des American College of Radiology. Während ein BI-RADS 4-Patient eine definitivere Diagnose erhält, erhalten BI-RADS 3-Patienten häufig einen zweijährigen Zeitraum eines „Watch and Wait-Ansatzes“, und beim ersten Besuch wird keine Biopsie durchgeführt. Dieser Unterschied im Follow-up-Ansatz führt dazu, dass BI-RADS 4A-Patienten zusätzliche Kosten und Ängste erleiden, wenn vielleicht eine weitere Nachsorge ausreichen würde.

Biopsieren oder nicht biopsieren?

Es gibt bekannte Einschränkungen aller Bildgebungsmodalitäten in Bezug auf Patienten, die in die „Grauzone“ fallen, und ein Diagnosewerkzeug, das tiefere klinische Einblicke bietet, ist in diesem Bereich erforderlich. Dies ist nicht nur erforderlich, um die Angst des Patienten zu lindern und unnötige Kosten zu vermeiden, sondern auch, um Angehörigen der Gesundheitsberufe zu helfen, wenn die klinische Entscheidungsfindung eine Herausforderung darstellt. Um mehr über verschiedene Bereiche der diagnostischen Unsicherheit zu erfahren, in denen eine ergänzende Technologie hilfreich sein könnte, lesen Sie unseren Blogbeitrag.