Öz
Giriş: Koronavirüs hastalığı-2019 (COVID-19) tanısında bilgisayarlı tomografi (BT) duyarlılığı %98 düzeyindedir. Bilgisayarlı tomografi taramalarında çeşitli algoritmalar oluşturulmuştur. Literatürde, COVID-19’un farklı radyolojik sınıflandırmalarının gözlemciler arası uyum hakkında bilgi eksikliği vardır. Çalışmamızda, COVID-19 tanısında farklı radyolojik sınıflandırmalarının gözlemciler arası uyumunun araştırılması amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Koronavirüs hastalığı-2019 tanısı alan ve toraks BT görüntüsü olan 212 hasta çalışmaya dahil edilmiştir. Dört radyolog, tüm BT görüntülerini eş zamanlı olarak incelemiştir. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinin COVID-19’un kesin bulgularını sağlayabileceği konusunda konsensus oluşmuştur. Çalışmada Kuzey Amerika Radyoloji Derneği (RSNA) konsensus bildirisi, İngiliz Toraks Görüntüleme Derneği (BSTI) yapılandırılmış raporlama bildirimi ve COVID-19 Raporlama ve Veri Sistemi (CO-RADS) kullanılmıştır. Gözlemciler arası uyumu tespit etmek için Fleiss’ Kappa kullanılmıştır. Kappa değerleri 0,00 ile 0,20 arasında önemsiz uyum, 0,21 ile 0,40 zayıf uyum, 0,41 ile 0,60 orta uyum, 0,61 ila 0,80 önemli uyum ve 0,81 ila 1,00 mükemmel uyum olarak kabul edilmiştir. P<0,05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.
Bulgular: Yüz otuz yedi hastanın patolojik BT bulgusu yoktu. En yaygın radyolojik bulgular buzlu cam opasiteleri ve konsolidasyonlardır. Tüm sınıflandırmalar arasındaki uyum neredeyse mükemmeldi [RSNA 0,86 (0,82-0,90), BSTI 0,83 (0,79-0,87) ve CO-RADS 0,82 (0,79-0,86)]. En yüksek tutarlılık oranına sahip sınıflandırma RSNA iken bunu sırası ile BSTI ve CO-RADS sınıflandırmaları izledi. Ancak, her bir sınıflandırma için alt kategorilerde önemli ve orta düzeyde uyum mevcuttu.
Sonuç: Literatürde COVID-19 radyolojik sınıflandırma sistemleri için tutarlılık oranları yüksek olmasına rağmen, bazı alt kategorilerin daha düşük bir uyuma sahip olduğu ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, konsensus oluşmamış öğelerin iyileştirilmesi daha iyi radyolojik tanı yaklaşımlarının gelişmesine yol açabilir.
Anahtar Kelimeler: COVID-19, tanı, tomografi, gözlemciler arası değişkenlik
Kaynakça
Ovalı F. COVID-19 Infections in Newborns. Anatolian Clinic the Journal of Medical Sciences. 2020;25(Suppl 1):23-45.
Bao C, Liu X, Zhang H, Li Y, Liu J. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) CT findings: a systematic review and meta-analysis. J Am Coll Radiol. 2020;17:701-9.
Xie X, Zhong Z, Zhao W, Zheng C, Wang F, Liu J. Chest CT for Typical Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pneumonia: Relationship to Negative RT-PCR Testing. Radiology. 2020;296:E41-5.
Kanne JP, Little BP, Chung JH, Elicker BM, Ketai LH. Essentials for radiologists on COVID-19: an update—radiology scientific expert panel. Radiology. 2020;296:E113-4.
Fang Y, Zhang H, Xie J, Lin M, Ying L, Pang P, Ji W. Sensitivity of Chest CT for COVID-19: Comparison to RT-PCR. Radiology. 2020;296:E115-7.
Ai T, Yang Z, Hou H, Zhan C, Chen C, Lv W, Xia L. Correlation of chest CT and RT-PCR testing in coronavirus disease 2019 (COVID-19) in China: a report of 1014 cases. Radiology. 2020;296:E32-40.
Nair A, Rodrigues JCL, Hare S, Edey A, Devaraj A, Jacob J, Johnstone A, McStay R, Denton E, Robinson G. A British Society of Thoracic Imaging statement: considerations in designing local imaging diagnostic algorithms for the COVID-19 pandemic. Clin Radiol. 2020;75:329-34.
Simpson S, Kay FU, Abbara S, Bhalla S, Chung JH, Chung M, Henry TS, Kanne JP, Kligerman S, Ko JP, Litt H. Radiological Society of North America Expert Consensus statement on reporting chest CT findings related to COVID-19. endorsed by the Society of Thoracic Radiology, the American College of Radiology, and RSNA - secondary publication. J Thorac Imaging. 2020;35:219-27.
British Society of Thoracic Imaging. Version 2. Thoracic imaging in COVID-19 Infection. Guidance for the reporting radiologist. Last Accessed date: 09.09.2021. Available at: https://www.bsti.org.uk/standards-clinical-guidelines/clinical-guidelines/bsti-covid-19-guidance-for-the-reporting-radiologist/
Prokop M, van Everdingen W, van Rees Vellinga T, Quarles van Ufford H, Stöger L, Beenen L, Geurts B, Gietema H, Krdzalic J, Schaefer-Prokop C, van Ginneken B, Brink M; COVID-19 Standardized Reporting Working Group of the Dutch Radiological Society. CO-RADS: a categorical CT assessment scheme for patients suspected of having COVID-19-definition and evaluation. Radiology. 2020;296:E97-104.
Landis JR, Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 1977;33:159-74.
Bernheim A, Mei X, Huang M, Yang Y, Fayad ZA, Zhang N, Diao K, Lin B, Zhu X, Li K, Li S, Shan H, Jacobi A, Chung M. Chest CT findings in coronavirus disease-19 (COVID-19): relationship to duration of infection. Radiology. 2020;295:200463.
Shi H, Han X, Jiang N, Cao Y, Alwalid O, Gu J, Fan Y, Zheng C. Radiological findings from 81 patients with COVID-19 pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study. Lancet Infect Dis. 2020;20:425-34.
Bai HX, Hsieh B, Xiong Z, Halsey K, Choi JW, Tran TML, Pan I, Shi LB, Wang DC, Mei J, Jiang XL, Zeng QH, Egglin TK, Hu PF, Agarwal S, Xie FF, Li S, Healey T, Atalay MK, Liao WH. Performance of Radiologists in Differentiating COVID-19 from Non-COVID-19 Viral Pneumonia at Chest CT. Radiology 2020;296:E46-54.
Ufuk F, Savaş R. Chest CT features of the novel coronavirus disease (COVID-19). Turk J Med Sci 2020;50:664-78.
Gezer NS, Ergan B, Barış MM, Appak Ö, Sayıner AA, Balcı P, Kuruüzüm Z, Çavuş SA, Kılınç O. COVID-19 S: A new proposal for diagnosis and structured reporting of COVID-19 on computed tomography imaging. Diagn Interv Radiol. 2020;26:315-22.
An P, Ye Y, Chen M, Chen Y, Fan W, Wang Y. Management strategy of novel coronavirus (COVID-19) pneumonia in the radiology department: a Chinese experience. Diagn Interv Radiol. 2020;26:200-3.
