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저자정보
Shan Zhou (Second Xiangya Hospital Central South University) Yuyang Guo (Second Xiangya Hospital Central South University) Lieming Wen (Department of Ultrasound Diagnosis Second Xiangya Hospital) Baihua Zhao (Department of Ultrasound Diagnosis Second Xiangya Hospital) Minghui Liu (Second Xiangya Hospital Central South University)
저널정보
대한초음파의학회 ULTRASONOGRAPHY ULTRASONOGRAPHY Vol.41 No.2
발행연도
2022.4
수록면
365 - 372 (8page)
DOI
10.14366/usg.21158

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Purpose: This study aimed to evaluate the learning curve and explore the difficult points of the Ovarian-Adnexal Reporting and Data System (O-RADS) ultrasound risk stratification system.Methods: One hundred adnexal masses (AMs) were randomly selected for five tests as training data. Two experienced trainers had an inter-rater agreement of 0.95 for the O-RADS scores. Fifty-four trainees (26 level I practitioners [group 1], 17 level II practitioners [group 2], and 11 experienced level II practitioners [group 3]) attended the training. Every trainee received assessment and feedback after 20 scored cases. The outcomes of the five tests were compared among the three groups using repeated-measurements analysis of variance.Results: Of the 100 AMs, 52 were pathologically benign and 48 were malignant; the O-RADS scores were 2, 3, 4, and 5 in 22, 11, 48, and 19 AMs, respectively. The between-subjects effects test showed no significant differences between groups 1, 2, and 3 for the five tests (P=0.501). For each group, the differences among the five tests were significant (P<0.001, P=0.006, and P=0.044 for groups 1, 2, and 3, respectively). Test 2 was the worst. In 23 cases, more than 40% of trainees gave incorrect answers, which mainly related to classic benign lesions, the color flow score, and solid-appearing masses.Conclusion: After training, junior doctors at different levels can reach a coincident O-RADS ultrasound risk stratification. The difficulties primarily related to subjective judgments of classic benign lesions, the color flow score, and solid-appearing masses. More experience is needed to improve the applicability of the system.
#O-RADS US system #International Ovarian Tumour Analysis #Learning curve #Repeated measurement analysis

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