Abstract Objective: To demonstrate that positive predictive values (PPVs) for suspicious (category 4) magnetic resonance imaging (MRI) findings that have been stratified are equivalent to those stipulated in the American College of Radiology Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) for mammography and ultrasound. Materials and Methods: This retrospective analysis of electronic medical records generated between January 4, 2016 and December 29, 2021 provided 365 patients in which 419 suspicious (BI-RADS category 4) findings were subcategorized as BI-RADS 4A, 4B or 4C. Malignant and nonmalignant outcomes were determined by pathologic analyses, follow-up, or both. For each subcategory, the level 2 PPV (PPV2) was calculated and tested for equivalence/noninferiority against the established benchmarks. Results: Of the 419 findings evaluated, 168 (40.1%) were categorized as malignant and 251 (59.9%) were categorized as nonmalignant. The PPV2 for subcategory 4A was 14.2% (95% CI: 9.3–20.4%), whereas it was 41.2% (95% CI: 32.8–49.9%) for subcategory 4B and 77.2% (95% CI: 68.4–84.5%) for subcategory 4C. Multivariate analysis showed a significantly different cancer yield for each subcategory (p < 0.001). Conclusion: We found that stratification of suspicious findings by MRI criteria is feasible, and malignancy probabilities for sub-categories 4B and 4C are equivalent to the values established for the other imaging methods in the BI-RADS. Nevertheless, low suspicion (4A) findings might show slightly higher malignancy rates. Objective PPVs (PPVs 4 (MRI BIRADS BI RADS ultrasound Methods 201 29 202 36 41 A B C analyses followup, followup follow up, up follow-up both (PPV2 equivalencenoninferiority equivalence noninferiority benchmarks Results evaluated 16 40.1% 401 40 1 (40.1% 25 59.9% 599 59 9 (59.9% 142 14 14.2 95% 95 (95 CI 9.3–20.4%, 93204 9.3–20.4% , 3 20 9.3–20.4%) 412 41.2 32.8–49.9% 328499 32 8 49 772 77 77.2 68.4–84.5% 684845 68 84 5 p 0.001. 0001 0.001 . 0 001 0.001) Conclusion feasible subcategories sub categories BIRADS. RADS. Nevertheless (4A rates (PPV 40.1 (40.1 59.9 (59.9 14. (9 9320 9.3–20.4 41. 32.8–49.9 32849 7 77. 68.4–84.5 68484 6 000 0.00 00 40. (40. 59. (59. ( 932 9.3–20. 32.8–49. 3284 68.4–84. 6848 0.0 (40 (59 93 9.3–20 32.8–49 328 68.4–84 684 0. (4 (5 9.3–2 32.8–4 68.4–8 9.3– 32.8– 68.4– 9.3 32.8 68.4 9. 32. 68.

Resumo Objetivo: Demonstrar que os valores preditivos positivos (VPPs) para lesões suspeitas (categoria 4) identificadas por ressonância magnética (RM) são equivalentes aos estipulados no ACR BI-RADS para mamografia e ultrassonografia. Materiais e Métodos: Análise retrospectiva de dados em prontuário eletrônico, entre 4 de janeiro de 2016 e 29 de dezembro de 2021, resultou em 365 pacientes elegíveis, com 419 lesões classificadas como BI-RADS 4A, 4B ou 4C. Desfechos malignos e não malignos foram determinados por estudo patológico e/ou acompanhamento. Realizamos o cálculo do VPP nível 2 (VPP2) para cada subcategoria e testamos para não inferioridade/equivalência em relação aos valores de referência. Resultados: Dos 419 achados, 168 (40,1%) foram malignos e 251 (59,9%), não malignos. O VPP2 para subcategoria 4A foi 14,2% (IC 95%: 9,3–20,4%), para 4B foi 41,2% (IC 95%:, 32,8–49,9%) e para 4C foi 77,2% (IC 95%: 68,4–84,5%). Análise multivariada demonstrou diferenças estatisticamente significantes entre as subcategorias (p < 0,001). Conclusão: A estratificação de achados suspeitos por RM é factível, sendo que a probabilidade de malignidade das subcategorias 4B e 4C é equivalente à estabelecida para outros métodos de imagem pelo BI-RADS. Contudo, lesões de baixa suspeição (4A) podem apresentar taxas mais altas de malignidade. Objetivo VPPs (VPPs categoria (RM BIRADS BI RADS ultrassonografia Métodos eletrônico 201 2021 36 elegíveis 41 B C eou acompanhamento (VPP2 inferioridadeequivalência inferioridade equivalência referência Resultados 16 40,1% 401 40 1 (40,1% 25 59,9%, 599 59,9% , 59 9 (59,9%) 142 14 14,2 IC 95% 95 9,3–20,4%, 93204 9,3–20,4% 3 20 9,3–20,4%) 412 41,2 95%, 32,8–49,9% 328499 32 8 49 772 77 77,2 68,4–84,5%. 684845 68,4–84,5% . 68 84 5 68,4–84,5%) p 0,001. 0001 0,001 0 001 0,001) Conclusão factível BIRADS. RADS. Contudo (4A 202 (VPP 40,1 (40,1 59,9 (59,9% 14, 9320 9,3–20,4 41, 32,8–49,9 32849 7 77, 68484 68,4–84,5 6 000 0,00 00 40, (40, 59, (59,9 932 9,3–20, 32,8–49, 3284 6848 68,4–84, 0,0 (40 (59, 93 9,3–20 32,8–49 328 684 68,4–84 0, (4 (59 9,3–2 32,8–4 68,4–8 ( (5 9,3– 32,8– 68,4– 9,3 32,8 68,4 9, 32, 68,

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.