荷蘭烏得勒支大學醫(yī)學中心den Dekker等報告，在乳房密度極高、接受了額外的MRI乳腺癌篩查的女性中，結合了臨床特征和成像結果的預測模型可能有助于降低假陽性率。(Radiology. 2021; 210325. DOI: 10.1148/radiol.2021210325)

DENSE(致密組織和早期乳腺腫瘤篩查)試驗自荷蘭乳腺癌篩查中入組了50~75歲且乳房極其致密的參與者，評估了單純?nèi)榉裤f靶成像對比聯(lián)合MRI進行篩查的有效性。首輪篩查的假陽性率為79.8/1000。這些假陽性召回患者需要額外的檢查，包括重復MRI掃描、超聲引導(和MR引導的)活檢。

DENSE試驗的二次分析顯示，454例(中位年齡52歲)MRI篩查陽性女性在補充篩檢中接受了MRI篩查，79例被診斷為乳腺癌(真陽性結果)，375例的MRI結果為假陽性?；谒信R床特征和 MRI特征的預測模型(AUC，0.88)可以避免45.5%的假陽性召回和21.3%的良性活檢，且不會遺漏任何癌癥。僅基于MRI特征和年齡的模型具有相當?shù)男阅?AUC，0.84)，可以避免35.5%的假陽性MRI篩查結果和13.0%的良性活檢。

(編譯 張馨月)