S'abonner

Ovarian mass–differentiating benign from malignant: the value of the International Ovarian Tumor Analysis ultrasound rules - 29/11/17

Doi : 10.1016/j.ajog.2017.07.019 
Jacques S. Abramowicz, MD a, , Dirk Timmerman, MD, PhD b
a University of Chicago, Chicago, IL 
b Leuven University, Leuven, Belgium 

Corresponding author: Jacques S. Abramowicz, MD.

Abstract

Ovarian cancer, the fifth most common cause of cancer death among women, has the highest mortality rate of all gynecologic cancers. General survival rate is <50% but can reach 90% if disease is detected early. Ultrasound is presently the best modality to differentiate between benign and malignant status. The patient with a malignant mass should be referred to an oncology surgeon since results have been shown to be superior to treatment by a specialist. Several ultrasound-based scoring systems exist for assessing the risk of an ovarian tumor to be malignant. The International Ovarian Tumor Analysis group published 2 such systems: the ultrasound Simple Rules and the Assessment of Different NEoplasias in the adneXa model. The Simple Rules classifies a tumor as benign, malignant, or indeterminate and the Assessment of Different NEoplasias in the adneXa model determines the risk for a tumor to be benign or malignant and, if malignant, the risk of various stages. Sensitivity of the Simple Rules and Assessment of Different NEoplasias in the adneXa model (using a cut-off of 10% to predict malignancy) are 92% and 96.5%, respectively, and specificities are 96% and 71.3%, respectively. These models are the best predictive tests for the preoperative classification of adnexal tumors. Their intent is to help the specialist make management decisions when faced with a patient with a persistent ovarian mass. The models are simple, are easy to use, and have been validated in multiple reports but not in the United States. We suggest they should be validated and widely introduced into medical practice in the United States.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key words : ADNEX model, International Ovarian Tumor Analysis group, ovarian cancer, scoring systems, Simple Rules, ultrasound


Plan


 Dr Abramowicz receives author royalties from UpToDate. Dr Timmerman reports no conflict of interest.


© 2017  Elsevier Inc. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 217 - N° 6

P. 652-660 - décembre 2017 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Gestational weight gain
  • Michelle A. Kominiarek, Alan M. Peaceman
| Article suivant Article suivant
  • Management of premature rupture of membranes at term: the need to correct a recurring mistake in articles, chapters, and recommendations of professional organizations
  • Eyal Krispin

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.