Dépistage du cancer du sein

Un modèle prédictif pourrait réduire le taux de rappels après une IRM mammaire

Un modèle de prédiction basé sur les caractéristiques cliniques et IRM a permis de réduire de 45,5 % le nombre de rappels de faux positifs au sein d’une population de femmes aux seins denses qui passaient pour la première fois un dépistage du cancer du sein par IRM.

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Le 30/08/21 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:13 Lecture 2 min.

Une classification BI-RADS élevée, une lésion de type masse, une prise de contraste initiale rapide et un wash-out rapide de la lésion font partie des signes prédictifs de positivité que les chercheurs ont identifiés. © Bianca M. den Dekker et coll.

Exploiter les informations cliniques et les données d’imagerie permettrait de prévenir près de la moitié des rappels de faux positifs chez les femmes aux seins très denses qui ont passé un premier round de dépistage complémentaire par IRM, selon une étude néerlandaise présentée en août 2021 dans Radiology [1].

L’IRM produit de nombreux faux positifs

Bianca M. den Dekker, radiologue au sein du CHU d’Utrecht, et ses confrères, ont travaillé de façon prospective dans le cadre de l’essai randomisé contrôlé DENSE, pour Dense tissue and early breast neoplasm screening, qui a évalué l’efficacité d’un dépistage par mammographie et IRM injectée chez des participantes du programme de dépistage organisé des Pays-Bas dont les seins sont « extrêmement denses ». « Une forte densité mammaire accroît les risques de cancer du sein et diminue la sensibilité de la mammographie, rappellent-ils dans leur compte rendu. Un dépistage complémentaire par IRM permet d’améliorer la détection des cancers mais produi

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Bibliographie

  1. Den Dekker B. M., Bakker M. F., de Lange S. V. et coll., « Reducing false-positive screening MRI rate in women with extremely dense breasts using prediction models based on data from the DENSE trial », Radiology. E-pub 17 août 2021. DOI : https://doi.org/10.1148/radiol.2021210325.

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