3D-Mammographie erhöht signifikant die Brustkrebs-Erkennung

Regelmäßige Mammogramme sind entscheidend, um Todesfälle infolge von Brustkrebs zu verhindern. Neue Forschungen der Perelman School of Medicine an der University of Pennsylvania zeigen jedoch, dass die 3D-Mammographie wesentlich effektiver für die Erkennung von Brustkrebs ist und zu weniger Patientenrückrufen führt.

Die Ergebnisse wurden auf der Jahrestagung der Radiologischen Gesellschaft Nordamerikas (RSNA) vorgestellt.

Laut der American Cancer Society werden bei Frauen im Jahr 2013 rund 232.340 neue Fälle von invasivem Brustkrebs diagnostiziert.

Konventionelle digitale Mammographie ist die häufigste Screening-Methode für Brustkrebs. Dies beinhaltet eine Standard-2D-Brust-Röntgenaufnahme. Aber die Forscher sagen, dass diese Technik Befunde markieren kann, die sich als nicht krebsartig herausstellen.

Die Forscher stellen fest, dass diese Ergebnisse, die als "falsch positive Ergebnisse" bezeichnet werden, zu höheren Rückrufraten bei Patienten führen, was bedeutet, dass einige Frauen für weitere Scans oder Biopsien, die möglicherweise unnötig sind, zurückkehren müssen.

Die Forscher machten sich daran, zu sehen, wie Brustuntersuchungen mittels 3D-Mammographie, auch bekannt als digitale Brust-Tomosynthese (DBT), mit einem Screening mit traditioneller digitaler Mammographie verglichen werden können.

Tomosynthese ist eine Technologie, die ähnlich wie eine Computertomographie (CT) arbeitet. Es nimmt mehrere Bilder der Brust aus verschiedenen Blickwinkeln. Diese Bilder können separat betrachtet oder als 3D-Rekonstruktion des Brustgewebes zusammengestellt werden.

Krebs-Erkennung "um 22% erhöht" mit Tomosynthese

Für die Studie untersuchte das Forschungsteam die Bildgebungsergebnisse von 15.633 Frauen, die sich einer Tomosynthese unterzogen hatten, im Krankenhaus der Universität von Pennsylvania (HUP) und verglich diese mit den bildgebenden Ergebnissen von 10.753 Frauen, die sich einer digitalen Mammographie unterzogen.

Die Forscher stellen fest, dass alle Bilder von sechs Radiologen, die in Tomosynthese-Interpretation trainiert wurden, überprüft wurden.

Die Ergebnisse zeigten, dass Tomosynthese im Vergleich zur digitalen Mammographie die durchschnittliche Patientenerinnerungsrate von 10,4% auf 8,78% reduzierte und die Krebsdetektionsrate um 22% von 4,28 pro 1.000 Patienten auf 5,24 erhöhte.

Darüber hinaus stieg der Anteil der positiven Screening-Mammogramme, bei denen Brustkrebs diagnostiziert wurde, mit der Tomosynthese um 46% von 4,1% auf 6%.

Dr. Emily F. Conant, Leiterin der Brustbildgebung in der Radiologieabteilung der Perelman School of Medicine an der Universität von Pennsylvania, kommentiert ihre Ergebnisse wie folgt:

"Unsere Studie zeigte, dass wir unsere Callback-Rate reduziert und unsere Krebs-Erkennungsrate erhöht haben. Der Grad, in dem diese Raten betroffen waren, variierte von Radiologen. Aber vor allem hat sich das Verhältnis von Rückruf zu Krebs-Erkennungsrate für unsere Radiologen deutlich verbessert."

Dr. Conant sagt Tomosynthese ist die aufregendste Verbesserung der Mammographie, die sie in ihrer Karriere gesehen hat.

"Die kommenden Jahre werden sehr aufregend sein, da wir bei dieser innovativen Technologie weitere Verbesserungen sehen", fügt sie hinzu.

Früher in diesem Jahr, Medizinische Nachrichten heute berichteten über ein neues bildgebendes Verfahren, das an Mäusen getestet wurde, von dem Forscher sagen, dass es in der Lage ist, Subtypen von Brustkrebs und frühe Behandlungsreaktionen zu erkennen.

Chemotherapie während der Schwangerschaft gefährdet nicht die allgemeine Gesundheit des Kindes

Eine kürzlich von der The Lancet Oncology veröffentlichte Studie zeigt, dass Kinder von Frauen, die während ihrer Schwangerschaft eine Chemotherapie erhalten haben, keine Nebenwirkungen haben und sich ebenso entwickeln wie Kinder in der Allgemeinbevölkerung. Die Studie wurde von Dr. Frédéric Amant, multidisziplinärem Brustkrebszentrum, Leuven Cancer Institute, Katholieke Universiteit Leuven, Belgien, geleitet.

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US-Geburten sinken auf den niedrigsten Datensatz

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