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Vol. 64. Núm. 6.
Páginas 542-551 (noviembre - diciembre 2022)
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Vol. 64. Núm. 6.
Páginas 542-551 (noviembre - diciembre 2022)
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La clasificación O-RADS RM para caracterización de las masas ováricas indeterminadas. De la teoría a la práctica
The O-RADS MRI score for the characterization of indeterminate ovarian masses: from theory to practice
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C. Sebastiàa,
Autor para correspondencia
msebasti@clinic.cat

Autor para correspondencia.
, L. Cabedoa, P. Fustéb, M. Muntmanyb, C. Nicolaua
a Servei de Radiodiagnòstic, Hospital Clínic de Barcelona, Barcelona, España
b Servei de Ginecologia, Hospital Clínic de Barcelona, Barcelona, España
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Resumen

El propósito de este artículo es revisar la clasificación Ovarian-Adnexal Reporting Data System Magnetic Resonance Imaging (O-RADS RM) para caracterización de masas ováricas indeterminadas. Nuestro objetivo es que al final de la lectura de este artículo el lector tenga un conocimiento suficiente de dicha clasificación para poderla aplicar en la práctica clínica de forma eficiente.

Para ello, revisaremos las indicaciones de la clasificación O-RADS RM y el protocolo de RM específico que debe realizarse. Repasaremos todas las categorías de la clasificación aportando ejemplos ilustrativos. Por último, mostraremos los errores más frecuentes que aparecen durante la curva de aprendizaje y daremos las claves para subsanarlos.

Palabras clave:
Ovario
Resonancia magnética
Cáncer
Abstract

This article reviews the Ovarian-Adnexal Reporting Data System Magnetic Resonance Imaging (O-RADS MRI) score for the characterization of indeterminate ovarian masses. We aim to provide sufficient information to enable readers to apply the score efficiently in clinical practice.

To this end, we review the indications of the O-RADS MRI score and the specific MRI protocol that must be applied. We review all the categories of the score, illustrating them through examples. Finally, we show the most common errors and pitfalls during the learning curve, providing the keys to avoiding them.

Keywords:
Ovary
Magnetic resonance imaging
Cancer

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