Resumo Objetivo: Testar a sequência ponderada em difusão (SPD) para estratificação de lesões suspeitas (BI-RADS 4) por ressonância magnética em correlação com a histopatologia. Também investigamos o desempenho da SPD relacionada a padrões de realce (nódulo e não nódulo) e testamos sua reprodutibilidade. Materiais e Métodos: Setenta e seis pacientes apresentaram 92 lesões durante o período amostral. Dois examinadores independentes revisaram os estudos, descreveram as lesões e mediram os coeficientes de difusão aparente (CDAs). Diferenças de CDA entre achados benignos, indeterminados/de alto risco e malignos foram avaliadas por análise de variância. Comparamos o desempenho dos CDAs em nódulos e não nódulos por curvas receiver operating characteristic (ROC) e testamos a reprodutibilidade das mensurações pelo coeficiente de variação e menor diferença real. Resultados: Obtivemos 37 lesões benignas, 11 indeterminadas/de alto-risco e 44 cânceres. As médias dos CDAs desses grupos histopatológicos foram significativamente diferentes (p < 0,001), devido aos valores mais baixos em achados malignos (1,10 × 10-3 mm2/s). Curvas ROC demonstraram melhor desempenho da SPD aplicada a nódulos (área sob a curva de 0,88 contra 0,67 para não nódulos). A reprodutibilidade foi boa (coeficiente de variação de 7,03% e menor diferença real de ± 0,242 × 10-3 mm2/s). Conclusão: A SPD pode diferenciar achados malignos de não malignos, com melhor desempenho para nódulos. Entretanto, a estratificação baseada em critérios histopatológicos mais refinados ainda não foi alcançada.

Abstract Objective: To test the use of diffusion-weighted imaging (DWI) in stratifying suspicious breast lesions (BI-RADS 4), correlating them with histopathology. We also investigated the performance of DWI related to the main enhancement patterns (mass and non-mass) and tested its reproducibility. Materials and Methods: Seventy-six patients presented 92 lesions during the sampling period. Two independent examiners reviewed magnetic resonance imaging studies, described the lesions, and determined the apparent diffusion coefficient (ADC) values. Differences among benign, indeterminate- to high-risk, and malignant findings, in terms of the ADCs, were assessed by analysis of variance. Using receiver operating characteristic (ROC) curves, we compared the performance of ADC values in masses and non-mass lesions, and tested the reproducibility of measurements by determining the coefficient of variation and smallest real difference. Results: Among the 92 lesions evaluated, the histopathology showed that 37 were benign, 11 were indeterminate- to high-risk, and 44 were malignant. The mean ADC differed significantly among those histopathological groups, the value obtained for the malignant lesions (1.10 × 10-3 mm2/s) being significantly lower than that obtained for the other groups (p < 0.001). ROC curves demonstrated that DWI performed better when applied to masses than when applied to non-mass lesions (area under the curve, 0.88 vs. 0.67). Reproducibility was good (coefficient of variation, 7.03%; and smallest real difference, ± 0.242 × 10-3 mm2/s). Conclusion: DWI can differentiate between malignant and nonmalignant (benign or indeterminate- to high-risk) lesions, showing better performance for masses. Nevertheless, stratification based on histopathological criteria that are more refined has yet to be achieved.

Resumo Objetivo: Determinar o valor preditivo positivo (VPP) e a razão de verossimilhança positiva de características de ressonância magnética (RM) de lesões da categoria 4, como descritas no léxico do Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS®), e testar o desempenho preditivo dos descritores por meio de análise multivariada e área sob a curva derivada da curva receiver operating characteristic (ROC). Materiais e Métodos: Foi realizado um estudo revisional duplo-cego de 121 achados suspeitos em 98 mulheres examinadas entre 2009 e 2013. A terminologia foi baseada na edição de 2013 do BI-RADS. Resultados: Dos 121 achados suspeitos, 53 (43,8%) eram de fato lesões malignas, sem diferença significativa entre nódulos e realce não nodular (p = 0,846). Nódulos com margem espiculada (71%) e forma redonda (63%) apresentaram os maiores VPPs, ao passo que a distribuição segmentar teve alto VPP para realce não nodular (80%). Apenas a curva cinética do tipo 3 teve bom desempenho quando aplicada a nódulos (VPP = 73%). Modelos de regressão logística foram significantes para os dois padrões principais, embora os nódulos tenham apresentado resultados melhores, particularmente com a introdução da análise cinética (p = 0,015; pseudo-R2 = 0,48; área sob a curva = 90%). Conclusão: Alguns descritores de RM do BI-RADS têm alto VPP e bom desempenho preditivo - demonstrado por curva ROC e análise multivariada - quando aplicados a achados da categoria 4 segundo o BI-RADS. Isso pode permitir futura estratificação dessa categoria.

Abstract Objective: To determine the positive predictive value (PPV) and likelihood ratio for magnetic resonance imaging (MRI) characteristics of category 4 lesions, as described in the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS®) lexicon, as well as to test the predictive performance of the descriptors using multivariate analysis and the area under the curve derived from a receiver operating characteristic (ROC) curve. Materials and Methods: This was a double-blind review study of 121 suspicious findings from 98 women examined between 2009 and 2013. The terminology was based on the 2013 edition of the BI-RADS. Results: Of the 121 suspicious findings, 53 (43.8%) were proven to be malignant lesions, with no significant difference between mass and non-mass enhancement (p = 0.846). The PPVs were highest for masses with a spiculated margin (71%) and round shape (63%), whereas segmental distribution achieved a high PPV (80%) for non-mass enhancement. Kinetic analyses performed poorly, except for type 3 curves applied to masses (PPV of 73%). Logistic regression models were significant for both patterns, although the results were better for masses, particularly when kinetic assessments were included (p = 0.015; pseudo R2 = 0.48; area under the curve = 90%). Conclusion: Some BI-RADS MRI descriptors have high PPV and good predictive performance-as demonstrated by ROC curve and multivariate analysis-when applied to BI-RADS category 4 findings. This may allow future stratification of this category.